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推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破

香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow(FiS - VLA)统一双系统VLA模型,实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中,成功率和控制频率提升显著,泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。

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大模型全员0分!谢赛宁领衔华人团队,最新编程竞赛基准出炉,题目每日更新禁止刷题

谢赛宁等人出题,让o3、Gemini - 2.5 - pro等模型全军覆没。LiveCodeBench Pro是实时基准测试,题库每日更新。此前称LLM编程超人类专家,本次测试并非如此,最好模型难题通过率也为0。

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20种机器人本体通吃!蚂蚁新一代VLA具身大脑刚刚开源了

2026 年具身智能 VLA 受关注,蚂蚁灵波发布新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0,支持 20 种机器人构型,多方面能力提升,开源模型权重等,从架构、数据、后训练解决跨本体难题

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Claude推出Agent View:一次管理所有编码会话

Anthropic为Claude Code新增Agent View功能,可集中管理编码会话,已开放研究预览。开发者操作路径清晰,早期用户总结出实用玩法,解决了常开多任务的切换难题,目前部分计划可体验。

AI工程化
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告别传统 Text-to-SQL:基于 Spring AI Alibaba 的数据分析智能体 DataAgent 深度解析

企业数字化转型中,业务人员受 SQL 语法限制,Text-to-SQL 也有不足。DataAgent 基于 Spring AI Alibaba 生态而生,能输出带图表、逻辑和洞察的报告,还通过多项核心技术解决企业数据决策难题

阿里云开发者
产品应用7

ComposeMe:让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式

人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题,Snap推出ComposeMe,引入‘属性特定图像提示’思路,能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法,虽有局限,但表现较优。

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模型不是企业的护城河,那什么才是?

文章指出企业AI进入深水区后,真正的竞争是将AI变成企业自己的智能引擎。衔远科技创始人周伯文提出泛化基础上的深度专业化是企业竞争力来源。衔远发布EnterpriseClawBench,揭示企业需私有化评估和可持续进化能力。

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FACTS 基准测试套件问世,用于评估大型语言模型的事实准确性

FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发,基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准,可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存,多模态成难题

InfoQ
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0人类数据,让机器臂自学拧灯泡:MIT初创要打造机器人界的AlphaZero

Eka Robotics 发布机械臂视频,其能自主拧灯泡、抓取物品。该公司提出 VFA 模型,不依赖人类数据,让机器人在仿真环境自主探索。创始人期望实现超人级灵巧操作,算法还展现泛化和自主发明策略能力。

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让机器人看视频学操作技能,清华等全新发布的CLAP框架做到了

近日,清华联合星尘智能、港大、MIT提出 CLAP 框架,能将视频运动空间与机器人动作空间对齐,解决‘数据饥荒’‘视觉纠缠’等问题,可让机器人从视频学技能,还缓解知识迁移难题,推动机器人产业化。

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