「物理 - 数据混合驱动」共找到 2993 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。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂,打造具身合成数据SuperApp,加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上,光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据,仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施,建立全栈仿真平台,还打造多个“爆品应用”,为具身智能发展提供支撑。
甲骨文副总裁吴承杨:AI 放大了数据优势,数据融合至关重要
甲骨文公司副总裁吴承杨称AI放大其数据优势,多模融合数据库至关重要。中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示企业构建Agent AI要关注数据访问需求和安全。Oracle用一体化架构解决融合问题,还介绍了相关技术及应用。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等:如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法,前者解决部分观测模型泛化性,后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用,实验验证了算法有效性。
训练数据枯竭怎么办?首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义,建立分类框架梳理现有工作,还指出该领域面临的挑战,为大模型训练提供指南。
不再止步于自然语言!PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发,探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架,经大量数据训练,在多基准测试中表现领先,为AI理解物理世界开辟新通道。
LLM的下一战:从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文,介绍高效训练和机器遗忘两赛道,前者有数据价值飞轮5大模块,后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
光轮智能完成 10 亿元融资,全球首个具身数据独角兽诞生
近日光轮智能完成10亿元A++及A+++轮融资,成全球首个具身数据独角兽。其构建具身规模化数据与仿真引擎,在三领域成全球交付冠军,还推动行业基础设施建设。
图像编辑缺训练数据?直接从视频中取材,仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程,Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移,仅用主流编辑模型约1%监督数据,在图像编辑任务达近SOTA效果,解决数据稀缺与权衡难题。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。