「动作注意力掩码策略」共找到 503 篇相关文章
首款推理具身模型，谷歌DeepMind造！自主理解/规划/执行复杂任务，打破一机一训，还能互相0样本迁移技能
谷歌DeepMind发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列，由GR 1.5和GR - ER 1.5组成，结合视觉、语言与动作，实现“规划 + 执行”闭环，还提出Motion Transfer机制，能跨机器人迁移技能。
AI视频生成走向「演技生成」时代，生数科技Vidu全球发布Vidu Q2
9月25日，生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2，打破AI生成表情假、动作飘忽等问题，实现从“视频生成”到“演技生成”跨越，有AI演技生动、镜头语言丰富等亮点，已多端上线。
手机“自动驾驶”时代来了，智谱还让手机拥有“云替身”
作者参加智谱AutoGLM新版本闭门会并试用，该版本亮点多，如成全球首个手机通用Agent，操作在云设备运行，全平台覆盖等。云手机Agent能力稳定高效，能处理多类任务，还可助老人等群体用手机。
DeepSeek V4 借实习生获奖论文“起飞”？梁文峰剑指上下文：处理速度提 10 倍、要“完美”准确率
ACL公布2025年获奖论文，中国作者比例超51%。DeepSeek梁文锋通讯、实习生袁境阳一作的论文获Best Paper奖。其提出NSA机制，实验显示性能优、准确率高、速度提升显著，成果或用于DeepSeek V4。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
DeepSeek-V3-0526 闪现后秒删！
Unsloth文档页面惊现DeepSeek新模型DeepSeek-V3-0526后秒删。该模型性能佳，团队还准备了技术描述。Daniel Han预测其可能端午节前发布，社区对此反应热烈，大家期待DeepSeek下一步动作。
实测updream预演台：一张图，换来一整个3D片场！
作者实测updream预演台，它可传图自动重建3D白模场景，可摆人物、调机位等，再配合Seedance 2.5渲染成片。作者还做了对照实验，证明白模能锁定拍摄意图，并给出使用建议。
让GUI Agent不再「边做边忘」：快手、浙大提出MemGUI-Agent，攻克长程GUI任务
手机GUI Agent在长程任务中易遗忘关键信息，浙江大学APRIL实验室和快手主站技术部提出MemGUI - Agent，核心是ConAct，将上下文管理变为Agent动作，还开源MemGUI - 3K数据集，模型在评测基准取得佳绩。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。