「认知行为迁移」共找到 836 篇相关文章
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。
从「塑料人」到「有血有肉」：角色动画的物理革命，PhysRig实现更真实、更自然的动画角色变形效果
当前主流绑定技术LBS有体积丢失等问题，影响动画真实感。UIUC与Stability AI联合提出PhysRig框架，用可微分物理模拟实现更真实自然的动画角色变形，还能做动作迁移，未来将开源并封装为插件。
两名工程师、两个月、4 万行 Rust：DynamoDB 太贵又慢，Perplexity 决定自己造
Perplexity核心搜索面向大模型检索，原有存储Amazon DynamoDB在高流量下存在延迟高、成本不可控问题，两名工程师两个月用Rust写出4万行自研CobbleDB，迁移后性能成本均大幅优化，后续计划开源。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
真实物理加持，人物动画再也不像塑料人！UIUC华人让角色活起来了 | ICCV'25
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的面向角色动画的可微物理绑定框架。它用物理建模替代传统绑定权重设计，解决传统LBS无法克服的问题，显著提升角色动画真实感，还适用于动作迁移任务。
冷门新语言AI写不动？IEEE论文：从零到及格线，MoonBit给出完整训练路线
IEEE论文聚焦新语言MoonBit和Gleam，探讨大模型代码生成能力。研究发现大模型零样本生成新语言代码能力差，few - shot和RAG有提升但有限，继续预训练及指令迁移可显著提高模型表现。
抽象小视频秒变特效大片：原视频精髓不变角色环境任意换，Luma出品
Luma AI推出Modify Video玩法，能将抽象小视频爆改为特效大片，可对角色、场景等任意换，还保留原视频动作运镜。能进行视频动捕、风格迁移、单个元素编辑，性能超越同行Runway。
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。
OpenClaw、Agent 企业级落地……2026 奇点智能技术大会硬核议题发布
2026奇点智能技术大会4月17 - 18日将在上海召开。大会深入探讨12大前沿专题，邀请众多顶尖学者、技术专家等，涵盖大模型技术、Agent系统、OpenClaw实践等内容，为AI落地绘制认知地图。