「社会物理学引导的深度学习」共找到 638 篇相关文章
智能必须基于世界模型?我们和蚂蚁灵波团队聊了聊
上周图灵奖得主 Yann LeCun 认为真正的智能应能在脑海推演,而大语言模型难以触及真实世界。2026 年初,蚂蚁灵波连续四天开源四款具身智能模型,探索从物理交互构建智能的新路径。
刚刚,DeepSeek新模型MODEL1曝光,3处架构升级!
DeepSeek更新FlashMLA时曝光新模型MODEL1,从diff看它在MLA KV-Cache存储与访问方式上和V3/V3.2系列有3个本质差异,如物理排布更紧凑、引入‘extra’两段式cache、头维固定512×512。
科学家要失业了?GPT-5仅用18分钟解出黑洞方程,效率碾压人类数月!
2026年AI成科学家新战友,从破解优化难题到重现黑洞对称性,加速科学发现。数学家与ChatGPT合作完成证明,物理学者用GPT-5 Pro快速解黑洞方程,OpenAI还助力攻克生物学难题。
黄仁勋抢吃龙虾:英伟达新核弹10倍算力提升,OpenClaw自由了
北京时间凌晨,英伟达GTC大会召开。CEO黄仁勋称正处新平台变革开端,算力需求爆发。推出Vera Rubin系统,性能提升显著,还有新推理芯片LPU。上线NemoClaw保障安全,AI在物理世界也加速落地。
马斯克发布《宏伟蓝图4》:特斯拉80%价值在于机器人,还意外露出了一款新车
特斯拉发布《宏伟蓝图4》,马斯克称约80%的公司价值将来自机器人Optimus。此蓝图核心是将AI引入物理世界,实现“可持续富足”,还阐述了遵循的原则,与前三次规划相比是范式转变。
以星为舵:LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”,引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略,阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段,探讨奖励模型设计选择,还提及实际应用、挑战与未来方向。
AI不会自动带来好结果
马斯克称未来劳动力成本趋近零,人人高收入、工作成爱好。但AI是存量优化,不创造新岗位。其观点有致命漏洞,如生产红利分配不公、高收入资金来源不明、忽略工作社会意义等。
全球首个世界统一模型发布,机器人家庭成员来了!
自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B,它打通视觉、听觉等模块,让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力,通过真实家庭数据形成数据飞轮,助力其融入家庭。
紫东太初开源视觉神经增强方法,即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案,通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出,降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段,VHR深入干预内部机制,还介绍了SSL语义引导方法。
A2A:多智能体的协作总线
文章介绍了A2A协议,它是多智能体系统的“协作总线”,能让不同智能体安全高效协作。阐述其核心使命、与MCP区别、核心概念、工作流实例,还描绘了“智能体社会”愿景,并给出基于官方文档的实现示例。