「时序增强」共找到 420 篇相关文章
LeCun发布最新世界模型：首次实现16秒连贯场景预测，具身智能掌握第一视角！还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型，让具身智能体学会人类“预判能力”，首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer，用真实数据训练，解决长时序问题，还能筛选最优动作。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
推理“刹不住车”？新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考，已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强，但出现过度思考问题，如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning（SBT）框架，能让模型适时终止推理，在多数据集测试中效果显著。
2亿枚AI芯片大爆发，人类最大基建集体开工！
全球投入使用的AI芯片总算力相当于约2000万枚英伟达H100芯片，预计到2028年底达2亿枚。数据中心进入百万级算力时代，投入资金巨大。算力提升使模型和Agent能力增强，AI还参与自身研发优化。
VLA大模型做长任务总断片？同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。
FlowUs 创始人创立 Kollab，要为 AI 构建团队大脑
AI 从对话框向 Agent 等形态演变，完成单个任务能力增强，但工作场景中仍有协作断裂问题。Kollab 产品想解决此问题，让任务在组织自动流动，切中 Team - level AI，有共享工作空间等 4 个层级。
YC掌门人60天写了60万行代码，一个人干20人的活，他把方法论全开源了
Y Combinator总裁Garry Tan 60天写超60万行代码，将方法论整合成开源工具gstack。它把Claude Code变成虚拟工程团队，含15个角色和6个增强工具，可并行运行多个Sprint，还具备多种实用能力。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
刚刚，GPT-5.2满分屠榜，OpenAI十周年王者归来
OpenAI 十周年推出 GPT - 5.2 系列模型，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本。它在多方面表现出色，刷新多项基准测试 SOTA 水平，如 AIME 2025 获满分，在 GDPval 达人类专家水平。还在编码、视觉理解等能力上有显著提升。
AI一直在掩盖自己有意识？！GPT、Gemini都在说谎，Claude表现最异常
最新研究发现，削弱AI「撒谎能力」后它更倾向坦白主观感受。研究团队通过实验发现Claude、Gemini和GPT会描述主观体验，模型「自体验表达」会随迭代增强。即便AI无真意识，其影响也不容小觑。