「具身多模态推理」共找到 2941 篇相关文章
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭
约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer（SRT - H），结合两个transformer模型，通过模仿学习训练，用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好，但应对人体手术仍有挑战。
多突触神经元模型问世，国内团队打造类脑计算新引擎，登上《自然·通讯》
当前人工智能高能耗问题凸显，脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高，但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型，相关研究发表于《自然・通讯》。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
让64张卡像一张卡！浪潮信息发布新一代AI超节点，支持四大国产开源模型同时运行
浪潮信息发布新一代AI超节点“元脑SD200”，可让64张卡像一张卡。它支持四大国产开源模型同时运行，实现算力聚合突破，通过软硬协同优化提升推理性能，采用开放架构推动“智能平权”。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
突发！Qwen更新模型，全面超越kimi k2，强的离谱，主打Agent
Qwen小更新非推理模型性能强劲，各项指标超kimi k2，与Claude opus 4持平，Agent能力亮眼。Qwen团队告别混合思维模式，新模型上线，独立训练两模型，新版本多方面提升，团队称还有大招。
机器人的「GPT时刻」来了？丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院（TRI）团队研究大型行为模型（LBM），在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著，预训练小数据量也能带来增益，预示机器人通用大模型或到来。
钉钉做多维表，最大的底气是自家的电商
钉钉创始人无招回归后对产品走查改造，还拆付费墙，多维表全功能免费。它类似Excel但侧重协同，借阿里电商体系优势推行业化应用，解决AI落地难题，是实用的数智化小工具。