「3D空间推理」共找到 4007 篇相关文章
黄仁勋不信泡沫，OpenAI需要“印钞机”
文章围绕OpenAI与AMD、英伟达等的“股权换订单”合作展开，分析AI行业泡沫问题。指出OpenAI收入与投入落差大引发担忧，但也有人认为这次泡沫或不同。还提及科技公司资本支出增长，AI发展空间大。
The Information：揭秘 OpenAI GPT-5 崎岖的研发之路
The Information揭秘OpenAI GPT - 5研发困境，今年OpenAI遇技术难题，o3等模型研发受阻，内部有分歧。不过GPT - 5在编程等方面有提升，虽难与早期飞跃相比，但改进仍有价值，公司还在开发‘通用验证器’。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
字节跳动Seed推出「机器人大脑」Robix：让机器人学会思考、规划与灵活互动
近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。
帮大家总结了一下凌晨的Google I/O 2026开发者大会。
本文总结Google I/O 2026开发者大会成果，涵盖AI模型、产品、Agent系统、视觉生成、搜索、电商等多领域。如推出Gemini 3.5 Flash，升级产品功能，发布新Agent系统，推进电商协议，还有科研成果与硬件更新。
那个最可能带领人类达成AGI的男人，更新了终极路线图：世界模型+人形机器人，再造下一个AlphaFold
Google DeepMind的Demis Hassabis在All - In Summit访谈分享观点，认为世界模型Genie 3是AGI必经之路，由其引导的人形机器人是关键形态。他还谈及Google DeepMind战略定位、AI在多领域应用及迈向AGI挑战等。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。