「物理 - 数据双驱动」共找到 3297 篇相关文章
首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS,不依赖外部标注,通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据,解决测试样本过难导致的训练坍塌问题,实验显示其推理能力提升显著。
交大系杀出具身赛道重围!1万台订单在手,以世界模型重塑万亿城市基建
物理AI成新征途,通用机器人面临工程难题。酷哇科技发布COOWA WAM 2.0世界模型,实现范式升级。其有四大技术支柱,助力机器人发展。酷哇预计2026年交付超万台机器人,还构想了“Robo City”图景。
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代,开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’,介绍其优势、人+AI结对编程模式,还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略,强调文档驱动和安全合规。
世界模型混战,蚂蚁炸出开源牌
蚂蚁集团旗下蚂蚁灵波发布并开源通用世界模型 LingBot-World,全面开源代码和权重,不绑定硬件或平台。它在多维度有突破,虽有细节瑕疵,但单次生成近 10 分钟连贯视频或刷新纪录,还在 VBench 测试领先。
大模型微调评测入门:看懂这些指标,才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”,评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标,给出实操步骤,还说明如何综合判断模型好坏,最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%
DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token,LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等,还采用三级训练流水线提升效率。
AAAI 2026杰出论文奖 | ReconVLA:具身智能研究首次获得AI顶级会议最佳论文奖
具身智能常被视为‘系统工程驱动’研究方向,ReconVLA获AAAI杰出论文奖,是具身智能方向首次获AI顶级会议最佳论文。它解决VLA模型关键瓶颈,通过重建式隐式视觉定位机制,实验效果显著。
Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。
AI 味的原因找到了,都是 NTJ 惹的祸
作者因常被说说话像AI,好奇大模型MBTI类型。实验发现Claude - 4、Gemini - 2.5 - pro、GPT - 4为INTJ,DeepSeek是ENTJ。分析了大模型呈现NTJ特质的原因、AI味根源,还给出让大模型有情感的思路和使用技巧。
顶级商战往往采用最朴素的方式:你叫「微软」,我叫「巨硬」
2026决战前夜,AI成抢夺电力与地皮的「物理战争」。谷歌要5年内算力拉升1000倍,抠能效;马斯克自建电厂、买仓库,手搓算力中心,还在名字上挑衅微软,不过也引发环保抗议。