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博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题,结合数据驱动与同化方法,构建全流程框架,提出数据同化与模型修正方法,设计集成框架,实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。
「被动感知」到「理解接触」!它石智航重磅发布OmniVTA视触觉世界模型
它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉,通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力,实验表现优。
Fable5仅做对3.5%!大模型会看图,但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision,评测显示无外部工具时,大模型与人类准确率有近 9 倍差距,用工具后虽提升但仍远不如人类,还说明了其出题与避免取巧的方式。
谷歌TPU跑Kimi比英伟达GPU快57%!用的还是DeepSeek推理框架
本文报道由vLLM原班人马创立的Inferact公司,联合谷歌优化后,16块谷歌TPU v7跑Kimi K3速度比同数量英伟达GB200快57%,相关代码已开源,详解了背后的技术优化思路。
6.6K标星!微软开源Agent自我优化框架,为智能体注入持续学习能力!
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning,加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化,有事件追踪等核心能力,安装简单,应用场景丰富。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制!兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2,它提出UniWorld - R1框架,在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强,能提升其他基础模型性能,相关论文、代码和模型已开源。
Meta刚刚开源DINOv3,横扫60+任务,无标注封神!
今天凌晨,Meta开源视觉大模型DINOv3,采用自我监督学习,无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色,超越同类模型。还引入后处理优化策略,扩展应用场景,能适应多种部署环境。
顶尖AI竟输给三岁宝宝,BabyVision测试暴露多模态模型硬伤
UniPat AI 等发布多模态理解评测集 BabyVision,测试显示多模态大模型纯视觉能力仅达三岁幼儿水平。其通过对比实验、细分任务评测,揭示模型系统性缺基础视觉能力,还给出新方向及发展建议。
默认选择 React,等于是在扼杀前端创新
文章指出默认选 React 正减缓前端创新。如今团队选前端常出于习惯而非技术契合度,使 Svelte、Solid、Qwik 等创新框架难被采用。默认选 React 还带来运行成本、架构惰性等问题,呼吁根据需求选框架。
仅用1/9的token拿下SOTA,用LLM当知识路由:全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错,传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器,四步筛选信息,实验精度高、成本低,消融实验明确各模块价值,还有救场案例。