「模型发展」共找到 8559 篇相关文章
WRC整理床铺机器人背后模型曝光!端到端双系统全身智能VLA,仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型,可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0,结合真机数据集与架构,还构建开放数据集,评测结果优于π0模型,即将开源。
AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型。
Meta发布40页报告,具身智能的下一步是「心智世界模型」:能听,能看,能理解,会共情
Meta发布40页报告,首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型,与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习,心智世界模型在多智能体协作潜力大。
空间智能卡脖子难题被杭州攻克!难倒GPT-5后,六小龙企业出手了
杭州群核科技发布空间大模型,深耕室内场景,直指‘空间一致性’痛点。其开源子模型具真实感全息漫游、可交互等特点。当前空间模型处早期,群核提出‘三位一体’战略,还将开源促行业发展。
本地LLM万字救场指南来了!全网超全AI实测:4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型(LLM)展开,针对实用性和经济性问题,用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等,给出不同配置下性能指标及使用建议,还模拟真实场景测试。
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”?记忆张量 CTO 李志宇:智能体能力会拉开差距,长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇,他指出 Scaling up 经济效益下降,大模型公司正变系统公司,核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差,价格战或加剧。智能体是主赛道,但现有模型推理能力不足。
最新发现!每参数3.6比特,语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量,提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度,发现GPT系列模型约每个参数3.6比特,还提出模型容量等相关定律,激发社区多方面思考。
中科院类脑大模型SpikingBrain,2%数据,百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍,训练数据仅为2%。该模型采用新架构,降低计算复杂度,还可转换现有模型,且在国产GPU完成训练。
图灵奖得主LeCun最后警告Meta!我搞了40年AI,大模型是死路
图灵奖得主Yann LeCun预计将很快离开Meta。因Meta风向转变,LeCun失势。他投身AI研究40年,认为大语言模型是死路,世界模型才是未来,或为此离开Meta并计划创业。
CVPR2026 | Streamo:让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo,将‘何时回答’变为模型预测的 token,通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手,还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集,实验效果良好。