「UCSD研究团队」共找到 4746 篇相关文章
三位AI殿堂级人物罕见同框：LeCun、李飞飞、谢赛宁团队用空间超感知让AI像人一样理解三维世界
谢赛宁团队联合杨立昆、李飞飞发布Cambrian - S研究，提出空间超感知概念，指出现有AI视频理解或被高估，推出VSI - SUPER基准测试，虽Cambrian - S模型有提升但仍有局限，预测性感知或成新范式。
Coding Agent 自主解题很强，但用户改一行代码就"翻车"？自所团队提出 SWE-Touch 揭示共享工作空间下的能力缺口
当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向，现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架，对9个前沿模型测试，发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。
ICLR 2026｜CMU等团队让AI生成的3D场景真正「站得住」：PAT3D把文生3D从能看推进到能模拟、能交互
现在3D AIGC虽能快速生成场景，但落地有问题，很多场景物理模拟时会暴露物体悬空等问题。CMU等团队提出PAT3D，目标是让生成的3D场景物理上站得住，可用于编辑、交互和仿真，且代码已开源。
Spec 退场，skills 上位：Codex 团队的产品方法论变了
文章介绍了OpenAI Codex团队产品方法论的变化，从重视spec转向skills，开发从“描述过程”转向“组织能力”。还谈及Codex app开发、团队协作等，指出模型变强后工作模式转变，职业边界模糊，团队招人看重主动性。
如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。
独家对话Sharpa核心团队：如何把人类的“触觉”装进机器人的身体｜甲子光年
甲子光年对话Sharpa核心团队，该团队定位是以触觉AI驱动的全栈灵巧机器人公司。团队认为触觉是机器人灵巧操作关键，介绍CraftNet创新，还提及与英伟达合作及公司运营、商业计划等。
斯坦福：优化器「诸神之战」？AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出，虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案，AdamW 仍为预训练稳健首选，但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题，哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制，为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容，还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
AI 编程如何在团队中真正落地？
文章围绕AI编程工具Cursor在团队落地展开。分析推广难题，如使用意愿和能力问题，提出研发流程规范、结构化语言表达和应用级特化解决方案，还给出通用Rules和prompt示例，助力Cursor高效落地。
谷歌掀桌：深度研究智能体进入自动驾驶时代
4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体，标准版重速度，增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分，能自主研究课题出报告，还可融合数据、生成图表，已开启公开预览。