「跨游戏泛化」共找到 887 篇相关文章
LLM-based Reranker效果到底如何?一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代,重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究,构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估,轻量级模型有优势,为研究和应用提供指南。
首批GPT-6内测结果好离谱啊。。。
GPT - 6使用资格分批开放,内测玩家抢先体验。其在3D生成、游戏开发、网页制作等多领域表现出色,如15分钟做出Mac应用,空间推理达世界级水平,但运行时Token消耗大。
宇宙尺度压缩:Scaling Law的边界,柏拉图表征收敛于物质和信息交汇,解决P与NP问题,Simulation假说……
超对称公司在BigBang - Proton实现跨尺度跨结构科学多任务学习,提出宇宙尺度压缩构想。文章论证其科学基础、工程可行性与意义,探讨Scaling Law边界,还给出宇宙尺度压缩计划和相关假设。
我用一张照片,生成了一个能走进去的世界
斯坦福李飞飞创办的World Labs发布新产品Marble,用一句话或一张照片就能生成3D游戏世界,用户可自由探索。它能降低3D建模门槛,提高影视游戏行业工作效率,潜力大但前景或取决于Token成本。
Ilya 最新访谈,预训练时代终结后,AI行业来到了哪里?
Ilya接受90多分钟深度访谈,指出当前大模型泛化能力远不如人,Scaling时代终结,研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题,预测超级智能5 - 20年到来。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队:基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高,深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型,经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数,误差低且泛化能力优。
机器人“会用手”了!银河通用首破手掌任意朝向旋转难题,拧螺丝、砸钉子样样精通
银河通用推出的灵巧手神经动力学模型DexNDM,让灵巧手实现从能动到能用的飞跃。它首次突破手掌任意朝向旋转难题,实现跨物体、跨姿态稳定操作,助力机器人迈向精细操作,推动灵巧操作走向生产力基础设施。
Think in Games:做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》,指出当前AI在游戏领域面临的困境,提出TiG框架结合大语言模型与强化学习,打造既会做又会说的AI,实验验证其高效性。
POF|清华大学张宇飞团队:采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战,数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用,验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力,证明其可用于真实工程流动问题。
Ilya:扩展时代已经结束了,研究的时代已经开始
Ilya Sutskever 在播客访谈中深度探讨AI问题。他指出模型考试强但应用差,是因泛化能力不足;认为AI扩展时代结束,研究时代来临;还谈及AGI应是学习者,以及AI部署、安全对齐等观点。