动作注意力掩码策略」共找到 503 篇相关文章

算法论文8

732M模型超越7B!机器人操控新范式:从视频中「悟」物理

机器人操控有「数据困境」,传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉,提出PAR和PhysGen,与英伟达DreamDojo核心思路一致,验证了新的技术路线。

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产品应用7

我在微信免费养「龙虾」,玩到上瘾,这组CP太强了

2026 开年「龙虾热」渗透各类任务场景,腾讯动作密集。其自研 WorkBuddy 优势明显,与微信 ClawBot 联动成「官配」。经测试,它能高效处理多类任务,还为用户提供权益,腾讯龙虾矩阵加速成形。

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算法论文8

突破一亿Token极限:EverMind提出MSA架构,实现大模型高效端到端长时记忆

机器之心发布文章介绍,大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构,突破扩展性、精度和效率的不可能三角,实现100M长度的大模型长时记忆框架。

机器之心
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大象秒变挖掘机!三维变形新突破,无需额外训练 | CVPR'26

南京大学与北京大学提出MorphAny3D,无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征,精准控制结构与时序,效果远超传统方法,代码已开源。

新智元
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GAN之父Ian Goodfellow病后归来,剑指高效世界模型

GAN之父Ian Goodfellow等提出,利用符号化表示和游戏虚拟世界数据,或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径,该模型可支持长时序任务预测与规划,还探讨构建原因、数据来源等。

机器之心
算法论文8

AAAI 2026杰出论文奖 | ReconVLA:具身智能研究首次获得AI顶级会议最佳论文奖

具身智能常被视为‘系统工程驱动’研究方向,ReconVLA获AAAI杰出论文奖,是具身智能方向首次获AI顶级会议最佳论文。它解决VLA模型关键瓶颈,通过重建式隐式视觉定位机制,实验效果显著。

机器之心
算法论文7

首篇具身智能机器人「安全」综述:LLM如何跨越物理鸿沟?

最新综述首次系统探讨LLM控制机器人的安全威胁、防御机制与未来挑战,指出LLM的具身鸿沟导致其在物理空间可能执行危险动作,而现有防御体系存在逻辑与物理脱节等问题。

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开源动态8

罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年

大模型进入新阶段,效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash,负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色,在架构、训练方法等有创新。

甲子光年
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DeepSeek V3到V3.2的进化之路,一文看全

知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客,详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro,且为开放权重模型,报告涵盖众多有趣领域和知识。

机器之心
新闻资讯7

曾拒15亿美金,超级天才Andrew Tulloch重返Meta,Thinking Machines Lab痛失联创

扎克伯格今年挖角动作不断,此前向Thinking Machines Lab开高价被拒,主角Andrew Tulloch曾拒绝超10亿美元报价。如今他离职将重返Meta,其加入能否为Meta超级智能注入新动力,值得期待。

机器之心