「训练数据污染」共找到 3939 篇相关文章
具身智能本体的重要性和技术差距,可能被大大低估了
目前,具身智能发展的讨论多聚焦模型和数据,而本体易被忽视。灵御智能凭借高性能本体在‘申智杯’夺冠,其灵御TA2机器人受关注。文章从多维度剖析本体重要性,并介绍了灵御TA2的优势。
舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。
今天,「空间原生」时代正式到来!
6月8日,工信部和国资委要求机器人年底从「表演模式」转向「作业模式」,但现有模型空间感知能力不足。今天蚂蚁灵波发布 LingBot - Depth 2.0,开源 LingBot - Vision,其采用「空间原生」路线,训练高效且表现亮眼。
英伟达GPU全系列硬核科普手册:一文读懂NVIDIA芯片的定位、规格与应用场景
这是英伟达GPU全系列硬核科普手册,覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线,讲清区别与用法,还介绍架构演进、命名规则等,助读者秒变选型高手。
「养龙虾」翻车实录:D盘没了、账号废了、余额清空了……
当下「养龙虾」(安装并训练 OpenClaw)火爆,腾讯、字节跳动等大厂纷纷入局,资本市场也很沸腾。但普通人「养龙虾」却状况百出,存在安全风险且烧钱,工信部也发布了安全预警。
4K超分Agent修图师来了!一键救活所有模糊照片
传统图像放大模型应对复杂情况力不从心,4KAgent应运而生。它基于多智能体设计,有感知、复原等模块,能为图像定制4K超分方案,在多领域测试中表现出色,无需特定领域再训练。
GPT-6 或有"生命"!MIT新作实现LLM自我进化,冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化,SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证,小模型也能超越GPT - 4.1等。
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级,发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果,推理能耗低、速度快,还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
通用Agent是伪命题?昆仑万维方汉现场拆解:垂直推理才是胜负手|新智元十年峰会
在新智元十周年峰会上,昆仑万维董事长方汉分享公司转型故事与多模态AGI见解。他认为通用Agent非万能,垂类推理数据是关键,还提出AI商业落地逻辑,展示多款产品成果。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式,NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构,解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集,经实验在多指标超现有方法,还验证了从仿真到现实的迁移能力。