「物理基准测试」共找到 2464 篇相关文章
搜索智能体也需要「操作系统」：SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究，给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念，做了多项核心设计，在开放信息检索基准评测领先，已提供多种使用方式，值得长程调研尝试。
人手数据，如何重塑机器人基础模型？专访 LaST-HD 一作刘家铭
本文是对 LaST-HD 一作刘家铭的专访。围绕数据路线之争，刘家铭分享交付背后的技术问题，也谈了对具身领域模型与数据发展方向的判断。他认为 Human Data 与真机数据非替代关系，VLA 和世界模型可共存。
LabVLA：当AI走进科学实验室，浙大x上海 AI Lab联合探索科学具身智能
浙江大学与上海人工智能实验室联合推出 LabVLA，探索更具泛化能力的科学具身智能范式。团队构建仿真数据引擎 RoboGenesis 与语料 LabEmbodied - Data，LabVLA 在多测试中表现良好，还将探索多场景应用。
Claude Fable 5重新上线！GPT-5.6秒跟
Claude Fable 5重新上线，或为小范围灰度测试。此前因出口管制停产近两周。它能力强但烧Token，社区一直盼回归。同时，GPT - 5.6在Fable 5上线后秒跟，将分批发布。
博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究
本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法，指出传统数值求解范式有局限，物理信息神经网络（PINNs）虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究，形成工程流动问题分析框架与改进方法。
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA（次平方稀疏注意力）算法。它支持12M tokens上下文，比fastAttention快52倍，训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性，有计算和内存线性扩展等特性，经三阶段训练可可靠利用长上下文。
具身智能最“脏”的活，被三个老炮干成了亿元生意｜甲子光年
具身智能行业数据是关键卡点，海量数据中能用于训练具身模型的数据稀缺。智域基石提出“数据编译”理念，搭建包含五个环节的管线。该公司已获数千万元天使轮融资，成立4个月订单近亿元，从工业场景切入，规划了三阶段发展路径。
Meta归来！时隔一年发布Muse Spark，重回第一梯队
Meta发布Muse Spark模型，这是MSL团队首款模型。此前Llama 4表现不佳，刺激Meta重组。Muse Spark性能超Llama 4，计算效率提升，在测试中成绩优异，Meta AI战略转向闭源探索，模型已上线。
MoE不够看了，腾讯推出MoT：2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型，含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中，MoT - 2B获16项最佳，其架构、数据和训练有创新，能应用于机器人控制。