「任务泛化」共找到 2236 篇相关文章
AAAI 2026 Oral | 告别注意力与热传导!北大清华提出WaveFormer,首创波动方程建模视觉
北大清华团队在AAAI 2026 Oral论文中提出WaveFormer,首创用波动方程建模视觉。它将特征传播写成欠阻尼波动方程,实现频率 - 时间解耦,在多任务验证中速度、效率与精度全面超越。
直播预约 | 迈向用于演绎推理的诚实语言模型
本次讲座聚焦迈向用于演绎推理的诚实语言模型。当前语言模型难诚实推理,输入不足会产生无根据答案。为此制定多步骤任务,提出强化学习方法ACNCHOR,稳定学习过程、提高推理性能。
解决特斯拉「监督稀疏」难题,DriveVLA-W0用世界模型放大自动驾驶Data Scaling Law
自动驾驶领域VLA大模型面临‘监督稀疏’难题,特斯拉公布此挑战。DriveVLA - W0研究提出用世界模型解决,将‘预测未来图像’作自监督训练任务,还提出轻量级架构降低推理延迟。
ICML 2025 Spotlight|南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架,准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作,为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题,探索 RAG 应用可行性,提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架,在多任务上提升性能,已被 ICML 2025 接收。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS,能处理一千万token输入。它替代注意力层,训练后在长上下文任务中表现佳,但小模型,大规模表现未知。
显存暴降92%!哈工大为线性注意力开辟了新道路
哈尔滨工业大学等团队发现线性注意力性能不足根源是查询范数丢失等。基于此提出NaLaFormer,在ImageNet - 1K准确率最高提7.5%,超分任务峰值内存降92.3%,为线性注意力发展开辟新道路。
0人类数据,让机器臂自学拧灯泡:MIT初创要打造机器人界的AlphaZero
Eka Robotics 发布机械臂视频,其能自主拧灯泡、抓取物品。该公司提出 VFA 模型,不依赖人类数据,让机器人在仿真环境自主探索。创始人期望实现超人级灵巧操作,算法还展现泛化和自主发明策略能力。
源神阿里!图像生成Ovis-Image再开源,7B小参数媲美GPT-4o和20B开源模型
阿里Ovis团队发布Ovis - Image,7B参数文本到图像模型,在文本渲染任务媲美GPT - 4o和20B + 开源模型。它架构优化、数据工程精细、训练范式独特,实测数据表现佳,显存占用低、推理快。
首个面向柔性衣物灵巧操作的仿真平台来了,北大、伯克利联合发布
北大和伯克利联合发布首个面向柔性衣物灵巧操作的仿真平台 DexGarmentLab。它基于 Isaac Sim 4.5.0 搭建,有多样化场景、自动化数据采集管线和泛化能力强的策略框架 HALO,可推动柔性物体操作应用。
微软开源了一款 skill 神器,这下爽了!
近期微软开源桌面应用 `Skill Recorder`,1个多月揽3K star。它能录屏幕操作,借助 GitHub Copilot CLI 生成可复用 Skill 或 Automation,与 RPA 思路不同,有泛化能力,可按命令快速安装。