「动作潜分布」共找到 365 篇相关文章
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 ｜ AGIX PM Notes
文章指出当前 AI 仍处准备阶段，企业数据未就绪是落地大障碍，深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态，以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议。
AI狂飙100天，中国力量突起！顶流视频号10分钟看尽全球最强杀招
2025年开年，全球AI版图重绘，从中国DeepSeek开源风暴到OpenAI闭源反击，双方在算力、模型等层面激烈碰撞。各月双方均有新动作，4月AI迈入全民普及，新智元联合视频号推出活动助掌握科技风向。
机器人看29s视频学会一个新技能，自变量开源HOST框架
自变量机器人开源的HOST框架，让机器人看29s人类示范视频就能学会新技能，原技能不受影响。它通过自定位级联预测，解决了人和机器人动作节奏、身体结构不同的问题，效率远超主流微调方案，推动机器人进家庭。
告别「利用率崩溃」：GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
Wan2.2-Animate又火了，5分钟让抠脚大汉秒变高冷女神。
阿里开源模型Wan2.2 Animate又火了，用照片和视频就能生成换脸视频，表情动作复刻佳。它上限高，还能变声，可用于舞蹈视频、影视二创等，但手指易崩坏。模型开源，有积极意义也有风险。
Google Cloud 最新 AI 创业者报告：应用公司不用做自己的模型，速度和认知才是壁垒
Google Cloud 发布面向 AI 创业者的趋势报告，邀请众多创业者和投资人谈 AI 趋势等内容。给出创业者建议，如动作要快、深耕细分领域等，还探讨平台级应用机会、AI 应用壁垒、增长方法、出海素质及投资人看好的赛道。
我们都错怪GPT-5了，路由统一算力，免费用户也能创造收益
GPT - 5发布后，其路由架构备受关注。开源社区的Arch - Router类似其路由系统，能结合任务领域和动作制定策略。GPT - 5路由框架可平衡成本与性能，还能转化免费流量，未来想掌控用户与模型交互路径。