「slop 问题」共找到 3202 篇相关文章
四足机器人首次同时「思考+走路」，北大提出链式推理MobileVLA-R1
在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。
第四届智能流体力学产业联合体大会在深圳隆重召开
2025年11月29日，第四届智能流体力学产业联合体大会在深圳召开。众多专家学者参会，交流前沿问题与成果。会上发布“多智能体协同流体力学工业软件平台”“风神NF3”数字孪生风洞等，还围绕多议题研讨。
仅有一位作者的论文，却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架，在空气质量推断等多场景优势明显，其研究按数据选择等四阶段进行，解决数据难题，推动AI用于城市问题，为跨部门协作提供可能。
营收破亿，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，揭秘机器人「数据荒」背后的生意经
近日，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，已与全球头部企业合作，年营收破亿。其创始人谢晨博士指出机器人基础模型开发存在数据短缺问题，光轮通过仿真环境生成数据，是 NVIDIA 生态核心伙伴。
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
OpenAI 终于意识到，单靠微软，实现不了AGI
11月3日，OpenAI与亚马逊云科技达成约380亿美元合作。此前其与微软关系生变，新协议降低微软持股、取消优先购买权。OpenAI预计需1.4万亿美元构建计算设施，重组后或2026年上市。
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
5分钟上手，无照就能飞：91万「空中F1」已经排到了2027
Jetson公司推出个人飞行器Jetson ONE，号称“空中F1”，亮相2025年UP.Summit并举办飞行比赛。它性能亮眼、安全性高，无照5分钟上手，售价91万，订单排到2027年。此外还介绍了其他飞行器。
Airbnb 的 Mussel V2：下一代的键值存储，以统一流和批处理
Airbnb工程团队推出Mussel v2，对内部键值引擎彻底重构，统一流和批处理，简化运维、扩展工作负载。它结合NewSQL后端与Kubernetes控制平面，解决了v1的局限，迁移虽有挑战但成功完成。