「全栈技术」共找到 4370 篇相关文章
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
实测 MiniMax H3:开源“斩杀线”蔓延到视频模型圈
本文实测 MiniMax H3 视频模型,它 8 月 3 日开源,成本低至 0.5 元/秒,在编辑榜成绩佳。它定位全模态生成,能多素材输入。实测效果好,价格约为 Seedance 2.5 的三分之一,还支持原生剪辑,适配多芯片与工具。
一个场景吃掉700MB显存!3DGS存储焦虑怎么解?这篇综述划了五个方向
过去三年,3D Gaussian Splatting(3DGS)成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”,但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述,从底层数据流组织技术版图,给出优化建议和未来方向。
用3万小时触觉数据补齐具身智能「手感」,新智具身联合复旦大学统一触觉「方言」
新智具身联合复旦大学发布三份技术报告,将触觉跃升为具身智能核心基建。构建3万小时交互语料库统一触觉“方言”;提出新方案让机器人提前预判触觉;在世界模型中重构“触觉想象”,推动具身智能“视触融合”。
刚刚,Anthropic发布Sonnet 5,性能接近Opus 4.8,但不一定更便宜
Anthropic发布Claude Sonnet 5,称其为最具Agent属性的Sonnet模型。它在推理等方面性能提升,接近Opus 4.8且价格低。安全评估有改善,但网络安全逊于Opus 4.8。已正式可用,有优惠首发价。
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。
Slack 淘汰 SSH:700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构
Slack 完成大规模数据平台改造,将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构,移除对生产集群的直接 SSH 访问,迁移 700 多个 Airflow Operator,解决了安全、运维等问题。
推荐系统进入“大模型时刻”:昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地
文章基于华为郭威在2025 AICon大会演讲,复盘华为推荐技术探索。介绍FuXi-α、β模型设计,解决训练和推理难题;分享“多阶段统一建模”进展,提出Performance Law;还介绍了训推系统优化及未来聚焦“强算力”“强模型”融合。
“不必给中国最新最好芯片!”黄仁勋直言不同意Dario做法,称“软件工程师岗没了”完全没道理!
英伟达创始人黄仁勋在与CNBC Cures联合创始人Becky Quick对话中,谈到芯片出口、投资、AI安全、就业等问题。他认为美国公司应全球竞争,出口能强化国家安全;开源是应对网络安全的答案;AI创造就业,软件工程师岗位在增加。
公里级场景也能稳住了,国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术,设计全局上下文模块和同步机制,提升长序列重建稳定性和精度,能处理超万帧几千米的场景。