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360发布FG - CLIP 2双语细粒度视觉语言对齐模型,几乎在所有数据集上全面领先。它能让AI在统一框架内看懂图像细节、理解中英双语,团队还提出新中文多模态评测基准。
南华期货 x TencentOS:如何实现CentOS操作系统的“无感”切换?
2024年南华期货与腾讯合作,依托TencentOS Server完成200余套操作系统迁移,实现核心业务零事故切换。其分三阶段实施,TencentOS Server以无感迁移、稳定性强、利于生态协同等优势获选,迁移成效显著。
手把手带你入门机器人学习,HuggingFace联合牛津大学新教程开源SOTA资源库
HuggingFace与牛津大学研究者推出机器人学习教程,附带开源数据集、模型等的LeRobot库。教程从经典机器人学讲起,介绍强化、模仿学习及通用策略,还提及解决现实瓶颈的技术与前沿模型。
无VAE扩散模型! 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》,提出 SVG 框架,用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE,解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。
马斯克亲自点名Karpathy迎战Grok 5!别神话LLM,AGI还要等十年
OpenAI创始元老Karpathy称AGI仍需10年,指出实现AGI难题多。马斯克点名其与Grok 5编程大战被拒。Karpathy还谈及LLM、强化学习、智能体等观点,主张合理看待AI发展。
Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 !
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上,Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’,信任是落地‘生死线’,记忆是架构设计,多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
景不动人动,MLLM如何面对「移步换景」的真实世界?OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench,从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界,揭示主流多模态大模型在线时空理解短板,为未来模型发展指明方向。
「微调已死」再添筹码,谷歌扩展AI自我进化范式,成功经验与失败教训双向学习
近期,‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念,可让智能体从自身成败经验学习,还引入MaTTS,实验显示其有效性和效率优于基准方法。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性?清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章,揭示强化学习(RL)提升具身大模型VLA泛化能力的优势,对比其与SFT差异,还提出评测基准和训练方法,为VLA训练提供新方向。
稚晖君机器人炸场:全球首秀“真男人必会的韦伯斯特空翻”
智元的灵犀X2成全球首个完成韦伯斯特空翻的机器人,该动作对腿部爆发力和协调性要求高。稚晖君介绍其攻克难点的原理,完成此动作验证了硬件可靠性,也体现机器人应对复杂环境的能力。