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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。
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型:FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验,成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP,通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射,还提出数据增强策略,验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
我手搓了一个Seedance 2.0分镜Skill:一键生成电影级Prompt,再也不用为提示词发愁了
作者为解决用Seedance 2.0写分镜提示词难题,手搓Seedance Storyboard Skill。它能引导用户完成分镜细节,输出专业提示词。作者实测4种风格案例效果佳,还介绍了Skill原理、安装使用方法。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan(潘韶武)团队 Nithin Somasekharan等:CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench,构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距,多智能体框架可提升成功率,代码与数据集已开源。
视频世界模型跑长序列不「崩」了!用光流约束+历史记忆+多步训练,让动态场景稳如磐石
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62岁软件教父Martin Fowler警告:AI泡沫下,裁员潮印证行业萧条,大模型正将编程拖入“非确定性深渊”!
62岁软件教父Martin Fowler在The Pragmatic Engineer节目中谈AI对软件开发的影响。他认为当下行业萧条,AI有泡沫,编程从确定性转向非确定性带来挑战,也催生新工作流程,还强调测试、重构等的重要性。
xAI 新模型 Grok 4 Fast 卷疯了!少用 40% token 还能追平 Grok 4,限定范围可直接免费用
近日,马斯克旗下 xAI 推出新 AI 模型 Grok 4 Fast,将非推理与推理能力整合,少用 40% token 追平 Grok 4,运行成本降 98%。它有 200 万 token 窗口,多平台可用,部分范围免费。
GAIR Paper 105|离线强化学习新突破——ROMI:破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局|ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习,指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法,引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制,在多基准任务上超越基线算法。
ICLR 2026!代码优化不再靠玄学:大模型真正学会“又快又准”,效率提升71.06%,加速比达6.08x
ICLR 2026顶会文章提出全新大模型代码优化方案,切入代码优化核心难题。该方案将代码优化率提至71.06%,加速比达6.08x,正确性提至74.54%,有很强工程可用性。