「3D理解」共找到 2738 篇相关文章
一篇120页AI4Research(科学研究AI)最新系统性综述
为填补AI在科学研究应用缺乏全面综述的空白,提出AI4Research调查。其主流流程和分类分五个关键领域,各领域细分任务,凸显AI在研究中多样角色,还介绍多学科应用。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析(一)——ldmatrix的选择
作者作为CUTLASS CuTe初学者,记录问题分析过程。本文聚焦如何基于TiledMMA及输入矩阵在Shared Memory上的Layout选合适Copy Operation完成拷贝,结合实例讲解ldmatrix指令选择,还给出参考代码。
2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开,介绍多模态大模型探索研究,涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
The Batch:841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款,虽已非法但人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿研究团队微调大语言模型识别圣克拉拉县契约中的歧视条款,模型可理解上下文,结果经律师确认,研究成果已开源。
首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境,ScienceBoard来了
ScienceBoard是首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境。它集成多领域科研软件,构建科研任务集合,评估智能体在科学任务上的表现,发现现有模型在科研工作流中远未成熟。
爆火论文颠覆RL认知!「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%,学界惊了
最新爆火论文颠覆传统RL训练认知,华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验,发现其对Qwen模型有效,但并非对所有模型都有效。
何恺明等降维打击!彻底颠覆AI生图,无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow,它跳脱传统训练范式,无需预训练等,仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越,缩小了一步与多步模型性能差距。
CoT推理大溃败?哈佛华人揭秘:LLM一思考,立刻就「失智」
新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」,使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中,用CoT推理模型准确率下降,还总结了四大模式,并提出四种缓解策略。
OpenAI:GPT-5就是All in One,集成各种产品
OpenAI研究副总裁剧透GPT - 5将整合Codex、Operator等产品。团队分享Codex详情与未来计划,回应10大问题,如语言选择、运行方式等,还将推免费API积分,发布了Codex上手指南。
扣子 Agent 创作者榜单 - 2025.4
2025 年大模型和 Agent 渐入大众视野,虽大家对 Agent 理解有别,但它落地效果和想象空间大。扣子用户达百万级,此次发布最新创作者榜单,后续还将发相关内容。