「认知建模」共找到 551 篇相关文章
NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D:面向真实物理世界的3D资产生成范式
论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成,提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL,还提出 3D 生成框架 PhysXGen,实现从图像到真实 3D 资产的生成。
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答,介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案,引入‘分层索引 + 多粒度检索’,设计双索引建模相关性与依赖,用互补策略实现证据互补。
上下文记忆力媲美Genie3,且问世更早:港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆,制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型,上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早,还提升了计算效率。
简单即强大:全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单,性质独特?
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN,它建模目标分布机制简洁独特,有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数,还展示实验效果,最后给出未来研究方向。
DeepMind掌门自曝AGI倒计时5年!算力需求暴增10倍,推理计算吞噬一切
在最新播客中,DeepMind掌门Hassabis表示自然界规律能被机器学习算法模仿。他畅想AGI应用于游戏,还提及迈向AGI要扩大计算规模,算力需求或增10倍,且运营上以初创公司模式兼顾研究与产品。
模仿学习新范式!Chain-of-Action:轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」,现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」(CoA)策略,通过轨迹自回归建模解决累计误差,提升泛化性,实验效果显著。
Stream-Omni:同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni,能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模,实现高效灵活的模态对齐,仅用少量语音数据就有多种交互能力。
Anthropic CPO:AI写9成代码后,我们迎来了新噩梦!
本文是对Anthropic CPO Mike Krieger的播客访谈。他谈到AI重塑软件开发,约90%代码由AI编写;还分享产品经理价值、Anthropic战略、Artifact关闭原因等,对AI认知从工具变为战略伙伴。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界? 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出,当前大语言模型(LLM)只是对人类大脑和思维的间接「扫描」,如同被困洞穴看人类智慧「投影」,无法代替真正思维。
AI编码新神登基,藏师傅一手Claude 4实测
Claude 4低调发布,Anthropic称Claude Opus 4是全球最佳编码模型。发布内容含扩展思维、新模型能力等,还公布定价。Claude Opus 4编码和记忆能力强,实测表现出色,Claude Sonnet 4也有提升且免费。