「训练 - 推理不匹配」共找到 3639 篇相关文章
CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+:用单步扩散模型修复 3D 重建伪影
3D重建领域中,NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影,影响应用。英伟达团队提出Difix3D+,将预训练2D扩散模型用于3D渲染,单步去伪影,效率高、有泛化力,实验效果领先。
Facet-0:NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型,用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%,能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练,降低人工干预率,提高失败恢复率。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA!奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨,OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果,其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯,9 个月完成硬件设计优化,3 个月搞定软件栈,威胁英伟达 CUDA 根基。
微软刚发布Mu模型:支持Windows智能体,小参数跑出10倍性能
今天凌晨微软发布创新小参数模型Mu,3.3亿参数性能比肩Phi - 3.5 - mini,体量小10倍,离线NPU笔记本每秒超100 tokens响应。它支持Windows智能体,架构有多项创新,经训练优化后智能体表现出色。
00后投身具身智能创业,剑指机器人界「Model 3」!已推出21个自由度灵巧手
具身智能创业公司灵初智能推出自研灵巧手,每只手21个自由度,操作能力强。其目标是将机器人整机价格打到17000美元,走‘Model 3式的产业破局之路’,还提出分层端到端算法解决训练难题。
8 位 AI Infra 高管复盘 WAIC:当堆砌「暴力美学」触顶,AI Infra 如何求变?
雷峰网与8位参展AI Infra公司的决策者交流,捕捉行业新方向和共识。今年行业关注重心从拼规模转向比效率,Token推理成算力消耗主体,AI工厂和Token工厂共生,未来竞争聚焦效率,不同玩家各有优劣。
对噢!为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢?
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题,本文提出RLCR方法,将概率校准融入RL训练目标,重构奖励函数,在多个数据集实验中显著降低校准误差,不损失准确性,为高风险场景AI部署奠基。
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」,是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上,智能体成主角,AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变,介绍智能体底层逻辑,涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等,还对比先前尝试,探讨智能体能力层次与未来发展。
万字硬核解读SAM 3:不止分割一切,它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义,实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等,架构有创新,数据引擎高效。评估显示其性能优异,与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强,但在专业领域和复杂场景有局限。
代码生成要变天了?被质疑架空后,Yann LeCun携320亿参数开源世界模型“杀回来了”
在新一代代码生成模型不断涌现的当下,Meta FAIR CodeGen团队由Yann LeCun领导发布了代码世界模型CWM。它有320亿参数,创新训练方式使它不仅会写代码,还能模拟执行,性能测试表现不俗,在圈内引发热议。