「动作后果建模」共找到 538 篇相关文章
VLA别再「走神」：即插即用提升视觉泛化，相对Pi0.5提升18%
至简动力、北大、港中文团队发现VLA模型深层动作预测对关键视觉区域依赖下降，提出DeepVision - VLA框架，在仿真和真实任务中效果显著，能有效提升视觉泛化能力。
ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。
ICLR 2026 | Rebuttal 是一场「带着镣铐的舞蹈」？港科 RebuttalAgent 用心智理论「读懂」审稿人
香港科技大学研究团队提出 RebuttalAgent 框架，将心智理论引入学术 Rebuttal 任务。它通过 TSR 框架拆解任务，先‘读心’再‘落笔’，能生成有说服力回复，还可作为‘思维外挂’提升小模型表现。
2026 AI Memory最新综述：从理论到实战，一文读懂AI记忆的进化全景
2026年北邮百家MemoryOS团队联合华为发表《Survey on AI Memory》，涵盖AI记忆理论基础、4W分类体系、单/多智能体架构、评估方法与前沿趋势，梳理详尽全景图，还剖析未来挑战与方向。
谷歌也要「AI抖音」了！新Veo 3.1原生支持竖屏，4K分辨率高画质
谷歌Veo 3.1升级，全方位提升视频生成质量，新增竖屏和4K两大特性。它还提升创意、一致性和元素融合能力。谷歌借此进军AI短视频，结合自身优势推动“AI视频竖屏化”趋势。
Nature新研究：AI竟然分不清事实和信念
斯坦福大学团队在Nature发表研究，测试15个大模型，发现其区分事实、信念和知识存在严重缺陷。如处理第一人称信念准确率低，对语言线索依赖高，在高风险领域应用令人担忧。
刚刚！AI 圈顶流 Karpathy 三连击：开源、泼冷水、AI 教育~
10月，AI圈顶流Andrej Karpathy有三连动作：开源nanochat项目，100美元可复刻ChatGPT；发表AGI十年论，给行业泼冷水；推进Eureka教育项目，重构AI教育范式。
宇树：开源机器人世界大模型！
宇树开源世界模型 - 动作架构UnifoLM - WMA - 0，它属UnifoLM系列，适配多机器人本体。真机部署表现出色，预测与实际操作吻合。官方介绍训练策略，代码开源后GitHub获100 + Star。
刚刚，OpenAI任命新印裔CTO！11亿美金连公司打包收购，接管ChatGPT产品核心
OpenAI斥资11亿美金收购实验平台Statsig，其CEO Vijaye Raji成应用部门新CTO，将负责ChatGPT等产品工程。同时启动「OpenAI for Science」项目，打造AI驱动的科学发现平台。
ICLR 2026史上最严新规：论文用LLM不报，直接拒稿！
ICLR 2026官方组委会发布「LLM使用新政」，规定用LLM写论文、审稿须明示，作者和审稿人对内容负全责，违规者直接拒稿。还举例说明LLM在不同场景使用的后果。