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英伟达&MIT等推出Long-RL,长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL,它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架,能提升RL训练数据长度上限,让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存,LongVILA - R1是其明星应用。
扒光谷歌Gemini 2.5:一份官方“翻车报告”,揭露AI Agent的8个秘密。
谷歌DeepMind发布Gemini 2.5技术报告,以玩《宝可梦 红/蓝》为例,展示构建有效智能体的案例。该系统架构由多部分组成,但运行状况百出,如上下文过长变差、产生幻觉等,也有亮点,还能提炼避坑方法。
具身智能的「Z 世代」,来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话,他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人,提出创新模型和算法;吴铭东专注真机强化学习;王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知,展现出年轻人的冲劲和思考。
高精度全身操控!从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务,核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA,优化三个专用扩散模型,还采用BPS统一表示提高交互精度。
苹果提出原生多模态Scaling Law!早融合+MoE,性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标,常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究,对比早融合与后融合,探讨多种因素对模型性能影响,发现早融合、多模态MoE优势,为后续研究指明方向。
CVPR 2025 Oral | DiffFNO:傅里叶神经算子助力扩散,开启任意尺度超分辨率新篇章
本文由圣路易斯华盛顿大学与北京大学联合完成,提出DiffFNO以神经算子赋能扩散架构,支持高质、高效、任意连续倍率超分,介绍其核心思路、组件及优势,在多数据集上领先SOTA方法,为超分提供新思路,适用于多领域。
直击2026骁龙峰会:2nm旗舰首秀,但Agent正在重塑骁龙|甲子光年
本文是甲子光年发自2026高通骁龙峰会的现场报道,高通发布全球首款2nm工艺旗舰移动平台,同时披露其面向Agentic AI重构芯片架构、布局跨终端AI计算底座的完整战略,深度分析了端侧Agent落地的技术挑战与生态进展。
这个新生图模型有点夯:4K直出的,国产的,开源的!
商汤新开源的生图模型SenseNova U1.5-Lite-Preview亮点十足,它是国产、4K直出、轻量且可指哪儿改哪儿的原生统一多模态模型。能应对复杂创作和编辑任务,技术源于NEO-Unify架构,评测成绩佳,不过还是早期预览版。
专访酷哇杨学:世界模型的下半场,是把一次成功变成长期服务|甲子光年
在2026世界人工智能大会上,具身智能行业关注点从机器人能动转向能否进入真实场景干活。酷哇科技宣布杨学出任首席科学家,共建通用具身智能联合实验室。杨学认为行业应从证明技术转向证明实用,解决机器人在真实场景的长期稳定运营问题。
人手数据,如何重塑机器人基础模型?专访 LaST-HD 一作刘家铭
本文是对 LaST-HD 一作刘家铭的专访。围绕数据路线之争,刘家铭分享交付背后的技术问题,也谈了对具身领域模型与数据发展方向的判断。他认为 Human Data 与真机数据非替代关系,VLA 和世界模型可共存。