「结构化数据建模」共找到 3025 篇相关文章
把VLM塞进隐式世界模型,小鹏机器人新框架让机器人长出物理直觉
机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板,香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架,让VLM在原生特征空间做隐式世界建模,解耦认知决策与底层执行,在机器人部署中表现优异。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源,8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5,全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元,在多模态基准上性能优,还公开数据构建与训练策略等细节,复现简单。
模型遗忘不代表记忆抹除!首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除,可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具,区分可逆与不可逆遗忘,揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证,得出系列结论。
腾讯云与 Gartner 联合发布“Data+AI”白皮书,各行业领军企业分享最佳实践
6月27日,腾讯云联合Gartner发布《Data+AI,下一代数智平台建设指南》白皮书。指出GenAI时代数据变化大,腾讯云打造原生一体化Data+AI平台DIaaS,多位技术大咖分享其赋能企业数智化转型实践。
告别昂贵人工标注,英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion,它是全自动数据生成流水线,能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据,让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型,还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
大概念模型:AI 推理的新范式
大概念模型(LCM)是自然语言处理新范式,侧重结构化推理和理解,与 LLM 不同。它依赖结构化知识,可模拟专家思维,解决当前 AI 缺陷,文章还介绍其架构、应用、局限,探讨与 LLM 结合的未来发展。
构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
Issue修复开源No.1!蚂蚁 | 提出代码图模型:CGM,结合GraphRAG架构,领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈,蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构,融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架,还搭配了 GraphRAG 框架,在多个代码任务中表现出色,且相关资源均已开源。
VLA不够了?触觉,将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点,IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地,触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架,创立戴盟机器人,发布数据集并开源部分数据,还阐释对具身智能多方面的思考。
苹果ASM投放的两种方式,竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者,操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队,提供更精准的用户定位和详尽的数据报告,以便随时调整广告策略。