搜索：腾讯混元团队

「腾讯混元团队」共找到 3788 篇相关文章

NTU S-Lab 团队探索可动 3D 新方向：结构、关节、纹理一次到位

南洋理工大学 S-Lab 团队发布研究，提出统一建模框架，能从单张图像生成可动三维对象，在几何精度、外观一致性与运动合理性上显著提升，解决了现有方法的难题，为相关领域发展奠定基础。

HDC 2026上华为展示鸿蒙新能力，背后技术服务由创业公司码上飞提供。码上飞核心团队多元，有大厂老兵与02后新锐。其技术积累丰富，开源项目多，还参与标准制定和前沿产研。

社交电商的竞争核心并非只是流量，而是商品和服务的质量。腾讯在社交电商领域的最新尝试是微信小商店，它通过各种模式探索，试图在社交电商领域占据一席之地。

2025年诺贝尔化学奖成果MOF曾因稳定性差、成本高，实际应用寥寥。如今，海外华人科研团队用其造出纳米级液体芯片，能执行逻辑运算，有记忆效应，成果发表在Science子刊。

上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述，从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起，搜索从传统模式向搜索智能体转变，虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架，该综述提供了路线图。

在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。

东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。

本文指出反思技术虽简单有效，但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因，提出轻量级缓解方案，为反思技术可解释性研究奠基。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

现有AI生图工具在结构化图像生成上问题多，理解与生成能力有鸿沟。港中文等校联合团队提出首个综合性方案，涵盖数据集构建、模型优化、评估基准三大模块，助多模态模型画准图，推动其发展。