「非配对数据」共找到 3107 篇相关文章
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码！150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链，覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练，仅需150条演示数据就能迁移任务，训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2｜肖恒：turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX：基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告，研究来自斯图加特大学相关机构。
开源8300小时标注数据，新一代实时通用游戏AI Pixel2Play发布
随着AI在代码和图片生成领域成熟，研究人员开始关注其在游戏领域的表现。此前的专用模型缺乏跨游戏泛化能力，通用模型在游戏环境中表现不佳。为此，Player2研究员提出Pixel2Play模型，还开源了代码和数据集。
EAAI | 香港理工大学王旭等：一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟，多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络，通过差分运算提升模型泛化精度，在跨声速压力分布重构中效果显著。
数据集蒸馏，连发两篇顶会！10%样本实现全量性能，鲁棒不失真
数据集蒸馏能让模型高效节能，WMDD和GUARD两项研究分别解决保留原始数据特性、提升模型对抗扰动能力问题。WMDD用Wasserstein度量保留几何特性，GUARD平滑损失景观获对抗鲁棒性。
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。
YC 2026 Startup 复盘：硬件、数据的都在挣钱，应用团队开始自己训模型了
本文是YC核心团队基于过去12-18个月的创业项目数据，复盘AI创业生态的最新变化，拆解硬科技、软件、数据服务等赛道的新机会与趋势，为AI创业者提供方向参考。
成立7个月首发声！百亿美金独角兽万字雄文：攻克LLM推理非确定性难题
估值120亿美元的Thinking Machines Lab成立7个月首次公开研究成果，揭示LLM推理非确定性的真凶是kernel缺乏批处理不变性。介绍了实现批处理不变性的方法，还通过实验展示其效果及对同策略强化学习的意义。
阿里杀进Agent上下文战场：钉钉聊天、企业文档、工作数据终于要被Agent吃进去了
个人、企业用户苦工作场景「上下文」久矣，Agent常不懂真实业务。阿里千问办公开源的「MyContext」，将分散工作数据加工成Agent可消费的上下文，处理多种难题，还将能力向组织延伸，助力Agent融入工作流。
时代2025 AI百人榜出炉：任正非、梁文锋、王兴兴、彭军、薛澜等入选，华人影响力爆棚
《时代》周刊发布2025年度AI领域最具影响力100人名单，众多华人入选，如任正非、梁文锋等。文中介绍部分入选者贡献，像任正非推动华为在AI多领域布局，梁文锋带领DeepSeek崛起。