「Intern Lumina U2」共找到 59 篇相关文章
上海AI实验室发布『书生』具身全栈引擎,推动机器人大脑进入量产时代 | WAIC 2025
上海AI实验室发布『书生』具身全栈引擎Intern - Robotics并开放,它有一脑多形、虚实贯通、训测一体等创新。还启动‘具身智能光合计划’,15家企业机构已加入,助力解决行业难题,推动具身大脑量产。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大,现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架,实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%,预测速度提升2 - 3个数量级。
刚刚,全场景L4全球第一股诞生!市值百亿
驭势科技今日登陆港股,成全场景L4自动驾驶全球第一股。它致力于为全球交付‘AI司机’,公开发售获6777.29倍超额认购。其U - Drive®系统能力强,还将推动AI司机订购模式成熟。
大道至简,何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式
何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架,直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联,训练网络把噪声输入直接映射为图像像素,实验表现强劲。
上海 AI Lab 庞江淼:开放平台是具身智能“ChatGPT 时刻”的前提|具身先锋十人谈
上海AI Lab庞江淼认为开放平台是具身智能“ChatGPT时刻”的前提。他早期专注CV,后转型切入底层控制。他指出具身智能Scaling Law非简单线性,还探讨了大小脑融合、VLA技术等,团队发布的Intern - Robotics目标是建开放基础设施。
AST | 西交大牛笑天、陈刚等:基于多尺度网格融合技术的复杂三维构型流场时空智能推理方法
文章针对复杂三维外形的强非线性非定常流场推理难题,提出MSGF数据预处理方法与DTECAU - 3D模型联合框架。MSGF解决数据提取难题,DTECAU - 3D解决传统U - net问题,经测试验证该框架效果良好。
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。
万物皆可AI的时代?Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台
Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台,核心是Cortex - A320 CPU和Ethos - U85 NPU,能让小设备本地运行超10亿参数AI模型。边缘AI市场增长快,Arm转型切入,平台软硬结合优势明显,还有豪华朋友圈支持。
不堆参数堆架构,这个8B开源模型把图像理解和生成统一了
商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1,虽小尺寸版仅8B参数,却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活,在多项指标上登顶开源模型榜首,推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力,底层是NEO - unify架构。
三维空间太难懂?RoboTracer让机器人理解复杂空间指令,推理3D空间轨迹,开放世界也能精确行动
家庭环境复杂,让机器人理解空间指令难,现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer,能精准生成3D轨迹,在多项评测中领先,还能直接集成到机器人,完成复杂任务。