「预测方法」共找到 1919 篇相关文章
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
倒计时3周离职！LeCun最后警告：硅谷已陷入集体幻觉
LeCun三周后将从Meta离职，在最新访谈中警告，硅谷对大模型的追捧是集体幻觉，大模型无法通往AGI。他认为世界模型才是正途，还分享了创业公司AMI的规划，批评了硅谷单一文化，对AGI时间线给出看法。
大语言模型（LLM）到底是怎么运作的？（配图通俗讲解）
文章先介绍条件概率，指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题，会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调，引出温度概念，它能调整概率分布影响抽样结果。
王阳明心学，被Anthropic用来教Claude做人了
UT Austin哲学教授Harvey Lederman研究王阳明心学十年，现加入Anthropic做Claude对齐训练。他用分析哲学拆解“知行合一”，发现AI模型存在“信念冲突”，Anthropic用类似阳明心学方法解决问题。如今硅谷AI公司争抢哲学家。
拒绝透露姓名，却拿了两个世界第一：具身圈大佬们都在打听它是谁
世界模型赛道竞争激烈，焦点转向统一“预测世界”与“驱动行动”。神秘的MotuBrain模型悄登两国际benchmark榜首，在WorldArena和RoboTwin2.0表现出色，或走World Action Model路线，有望成统一架构代表。
没想到，又一个Code Agents瓶颈，被美团&上交大彻底撕开了~
AI写代码能力提升，但打分方法僵化且成本高。上交大与美团论文提出新基准PRDBench，让AI出题人审核，还训练裁判PRDJudge，提升打分准确率与稳定性，促使AI学会‘看懂需求’。
想入局VLA却不知从何下手？NTU&中大开源「终极菜谱」：从基座到频域建模，每一步都有实验支撑
MMLab@NTU联合中山大学的研究推出VLANeXt，从12个关键维度剖析VLA设计空间，每步有实验支撑。它在LIBERO及LIBERO - plus上超越SOTA方法，遇扰动成功率跃升10%，适合不同水平从业者。
0.01%参数定生死！苹果揭秘LLM「超级权重」，删掉就会胡说八道
苹果研究人员发现大模型中极少量的「超级权重」，即便占比仅0.01%，对模型能力影响巨大。这一发现为大模型「科学瘦身」提供思路，还提出定位方法，助力模型量化和未来研究。
告别无效计算！新TTS框架拯救19%被埋没答案，推理准确率飙升
现有TTS方法存在路径同质化和中间结果利用不足问题。华为诺亚方舟实验室等机构提出SRCA框架，含检查点注入、答案聚类搜索和检查点候选增强组件，实验显示能提升推理准确性、效率，降低成本。
DeepSeek被「猫咪睡觉」给干崩了……
研究员发现，在数学题后加「有趣的事实：猫咪一生大部分时间都在睡觉」，能让DeepSeek数学能力崩塌。研究开发CatAttack方法找「触发词」，无关触发词使模型错误率飙升，还会让回答变长。