「仿真数采中心」共找到 764 篇相关文章
对话鹿明CTO丁琰：数据会反向决定模型，甚至影响硬件形态 | GAIR 2025
本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践，其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系，数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式，介绍FastUMI改进及Pro版优势。
75页哈工大多模态推理大模型最新综述：感知、推理、思考与规划
哈工大提出75页多模态推理大模型综述，围绕四阶段发展路线图展开，即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型，还给出挑战性基准测试和实验案例见解。
让NCCL性能起飞的symmetric memory是啥黑科技？— part2
本文是NCCL 2.27新特性系列的第二部分，主要分析symmetric primitives的实现机制，介绍其提供的接口，如获得symmetric ptr、barrier、send、recv、llEpoch控制等接口，还解析了底层结构内存布局、各接口工作机制及LL Buffer划分机制等。
人类开发者将消失？斯坦福等打破自动编程神话，回到以人为本
AI编程发展使人们认为人类开发者将消失，但卡内基梅隆等大学研究者提醒，当前AI编程研究陷入追求机器全自动解决任务的怪圈，应转向以人为本，还提出构建人机协作的四大支柱及升级基础设施等建议。
狂涨 2W+ star，安卓终于“满血”用上！
AirPods在非苹果设备上功能受限，而开源项目LibrePods打破这一限制。它由16岁印度少年开发，逆向解析协议，让非苹果设备伪装成苹果设备与耳机通信，解锁多项高级功能，已支持安卓和Linux。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
The Batch: 949 | 人形机器人进入工厂车间
少量人形机器人已进入工业场景，成本接近人力成本。Agility Robotics向Schaeffler提供Digit机器人，负责搬运箱子。目前工业人形机器人应用有限，多处于试点，预计到2040年数量将大增。
14 岁清华天才、普林斯顿最年轻终身教授王梦迪：AI 尚未发现新的基础科学｜附完整演讲
本文整理了普林斯顿大学终身教授王梦迪在2026外滩大会的演讲，分析当前大模型在科学发现上的核心局限，提出AI实现自主科学发现的路径，分享了团队的科研实践。
专治世界模型幻觉！ECCV 2026 Workshop征稿，Sergey出席，帝国理工等联合发起
世界模型在仿真与真实物理世界应用存在鸿沟，帝国理工等顶尖机构将在ECCV 2026举办Workshop。现征稿，截稿日2026年7月15日，还有特邀报告、竞赛等活动。