「4D场景重建」共找到 3391 篇相关文章
马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
Vercel CEO爆Kimi K2智能体准确率超GPT-5 50%？国产的风还是吹到了硅谷
Vercel CEO称内部测试中，国产Kimi K2模型运行速度和准确率均优于GPT - 5和Claude Sonnet 4.5。硅谷多家公司已接入或转用K2，K2 Agent能力也经受住检验，还给出使用和价格相关信息。
奥特曼「一张脸」引爆全球狂欢！Sora 2冲上APP榜第三，邀请码炒到1250元
Sora 2上线不到24小时冲上苹果商店榜单前三，其「1换4」邀请码机制和「Cameo自我上传」玩法引发社交传播热潮，邀请码被黄牛炒作。同时，它也引发OpenAI内部争议，CEO奥特曼为其辩护。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
OneSearch，揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
本文介绍快手提出的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch。它有三大创新，包括 KHQE 模块、用户行为序列注入策略、偏好感知奖励系统。实验显示它在多方面提升显著，已部署于快手电商搜索场景。
制造企业如何实现 AI 产品经理“能力复制”？｜极客时间 AI 人才培养实践
在数智化转型中，企业 AI 培训常难以转化业务价值。极客时间为某制造企业定制 AI 产品经理 OMO 训练营，以业务场景为导向，采用三阶段闭环培养模式，课程覆盖全链路，助企业培养人才、建立培养体系。
文心X1.1发布！这三大能力突出，一手实测在此
百度深度思考模型文心X1.1升级上线，在事实性、指令遵循、智能体等能力显著提升，实测表现佳。WAVE SUMMIT 2025大会还发布开源模型ERNIE - 4.5 - 21B - A3B - Thinking等，飞桨框架也升级到v3.2。
2025 AI Agent全景报告：50+权威数据，85%企业已上车、发展趋势预测！
index.dev发布AI Agent调研报告，盘点50多个关键数据，涵盖应用趋势、场景、工作流等。截至2025年，85%组织集成AI Agent，市场价值73.8亿美元，预计2032年达1036亿美元。报告还分析技术栈各层应用及市场趋势。