「感知 - 驱动算法」共找到 1425 篇相关文章
中科大校友,谷歌量子处理器总监 Yu Chen 揭秘Willow量子芯片背后的“秘诀”
谷歌量子AI团队宣布“Willow”量子芯片运行“量子回声”算法,实现可验证量子优势。中科大校友、谷歌量子处理器总监Yu Chen揭秘其“秘诀”,芯片关键性能指标高,让算法运行速度提升13000倍,谷歌正迈向量子计算路线图“里程碑3”。
LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
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夜间感知新突破!北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中,传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet,以红外为主,用质量感知机制控制RGB引导,在多数据集取得强竞争力结果。
8块钱跑通一次强化学习全流程,潞晨云重塑微调赛道:1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场,后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线,它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台,为强化学习提供低成本解法,在易用性和成本上有优势。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等:如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法,前者解决部分观测模型泛化性,后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用,实验验证了算法有效性。
RAG系统设计:揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
在AICon大会上,Hugging Face的尹一峰探讨基于语义搜索的RAG系统重要性,揭示其被低估原因,分析本质与作用,分享设计高效架构方法,还讨论KG驱动的RAG系统及范式选择。
备受Meta折磨,LeCun依旧猛发论文!新作:JEPAs不只学特征,还能精准感知数据密度
备受Meta审核规定“折磨”,LeCun仍发新论文。其团队发现自监督模型JEPAs学会了数据“密度”,打破学界以往认知。还提出JEPA - SCORE工具,经多组实验验证其效果。
告别「利用率崩溃」:GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法,在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中,缓解了策略滞后痛点,改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
JCP | 哈工大(深圳)胡钢团队:三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论(MIKT - SAC)算法结合,解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例,结果显示该方法优于SAC算法,能显著减少训练时间、降低阻力系数。