「动作合成」共找到 476 篇相关文章
AI用3年时光,来了解你!首个AI Clone长期记忆基准
现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,构建合成人生,设计评测任务,实验发现简单方法在检索上更有效,记忆系统应还原信息。
X-Era蝉联双榜单冠军,引领世界模型未来方向
X-Era的EonWorld在WorldScore和WorldArena两个榜单上连续霸榜。它来自X-Era的VWA原生世界动作模型体系,本职是帮机器人预判世界变化。这为“可用于行动的世界模型”竖起能力线,也揭示行业正进入新阶段。
LLM提示三剑客:解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率?
LLM提示分思维链(CoT)、ReAct和声明式自我提示(DSP)三类。CoT鼓励模型推理,适合多步骤复杂问题;ReAct结合推理与动作,是代理基础;DSP让模型声明计划,用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
DeepSeek-V3.2正式版发布,将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源,包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制,降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进,支撑高难度推理。还融合思考与工具使用,合成训练数据,在智能体评测表现优异。
LeCun世界模型:48倍规划速度,单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型,仅靠两条数学规则,让机器几小时学会物理运转逻辑,动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈,单卡训练,在多环境测试表现出色,还展现对物理法则的深刻理解。
一张俯视图,竟然能生成完整3D小镇?
获取高质量3D场景成本高、耗时长,现有3D生成模型扩展到完整场景生成时问题多。加州大学提出无需训练的3DTown框架,能从单张俯视图合成真实连贯3D场景,虽有挑战但表现优于基线方法。
实测可灵O1,AI视频界的Banana也来了。
可灵推出全新多模态视频大模型可灵O1,融合多种视频生成与修改能力。实测显示,它能实现视频内容增删、特定内容修改、扣绿幕、动作迁移、风格更改等功能,虽有局限,但开启用嘴改视频新时代。
DeepSeek母公司去年进账50亿,够烧2380个R1
R1问世一年,DeepSeek无新融资和商业化动作,但AGI成果不断。其母公司幻方量化去年赚50亿,为研发提供资金。对比靠融资和变现的OpenAI,DeepSeek坚守AGI初心,团队稳定,还让股民借其论文获利。
告别「想完再做」卡顿!清华StreamingVLA让VLA边想边行动,提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿,清华与联想合作提出StreamingVLA框架,引入两项技术实现并行处理,在测试中显著提升效率和流畅度,为VLA模型部署提供新方案。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。