「物理对抗样本」共找到 706 篇相关文章
奥特曼：温和奇点已降临！AI最终掌控物理世界，2030年人类命运大转折
奥特曼在「温和的奇点」一文中称人类跨越AI发展「事件视界」，进入指数级加速阶段。他预测了未来5年技术时间线，还指出奇点悄然渗透，AI自转飞轮越来越快，人类迈向超级智能时代机遇与挑战并存。
产学研深度融合样本：高校教授携手昇腾，共筑AI算力生态基石｜甲子光年
本文对话华南理工大学陆璐教授，他有丰富业界经验，回归学界后聚焦AI算力平台性能优化。其团队与昇腾合作解决性能挑战，成果用于开源与产品集成。陆璐还对算力生态未来给出战略与实操建议。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
比英伟达早，比李飞飞强，大晓Kairos原生一体化世界模型定义物理AI新路线
大晓机器人发布 Kairos 开悟世界模型，其首创“多模态理解 — 生成 — 预测”原生一体化架构，采用跨具身渐进式训练体系和“以人为中心”的数据金字塔，还实现端侧部署，在四大权威具身智能基准上全面登顶。
对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章：基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈，通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率，实验表现优于现有方法，也指出了局限性与未来方向。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。
Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI，加速科学发现，小时级写出通用积分器，低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。
把方法论装进 AI：从这场 Skill 黑客松里，我们找到了 6 个值得参考的样本
本文介绍了 Founder Park 联合扣子举办的 Skill 招募大赛。大模型干活不稳定，Skill 提供解决路径，把 prompt engineering 变成可积累资产。文中展示获奖 Skill 案例，还介绍扣子构建的 Agent 生态，指出其改写专业知识分发方式。