「难度感知机制」共找到 1268 篇相关文章
NeurIPS 2025 Spotlight | FSDrive统一VLA和世界模型，推动自动驾驶迈向视觉推理
面向自动驾驶的多模态大模型存在问题，FSDrive提出“时空视觉CoT”，让模型“以图思考”，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力，实验表现出色。
思特威、格科微……十大厂商亮出传感器“王牌”
在全球半导体竞争与供应链重构下，中国传感器芯片产业机遇与挑战并存。本文精选2025年参评‘芯师爷-硬核芯年度评选活动’的思特威、格科微等十大厂商及其产品，展现产业感知层关键突破。
揭秘腾讯内部科研组织ARC Lab：找最好的人才，做最难的事情
文章揭秘腾讯ARC Lab，它在行业低谷时创立，坚持找最好人才、做最难之事。介绍运营机制，如小团队、技术影响力漏斗、绩效体系等，还阐述其在学术、行业、业务、社会和人才方面的影响力。
打开高德的理由又多一条！全球首个「需求链智能调度」AI地图上线
8月，全球首个AI原生地图应用——高德地图2025上线。它有「需求链智能调度」系统，能处理多任务出行。其ST - MAC技术可解构复杂请求、构建群体智能服务生态，还有时空感知、AI探索等功能。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
刚刚，Claude 5.1 发布！全球最强模型来了
Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1面向普通用户等，Mythos 5.1面向高风险领域伙伴。Fable 5.1性能优、价格低，在多测试中表现提升，还能用于科研，且安全防护机制升级。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
打破AI能力的惯性评估方式，红杉中国推出全新双轨基准测试xbench｜甲子光年
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集，追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制，首期发布两个核心评估集并给出综合排名，公开后邀各界完善。
首钢园具身智能持续进化！他山科技携手图灵奖顶尖学者激活数字科创“触觉引擎”
当具身智能成下一代AI核心战场，他山科技签约图灵奖得主理查德·萨顿教授，通过“机器人幼儿园”模式探索进化路径。其自主研发触觉感知技术，与萨顿强化学习理念结合，为具身智能发展提供新思路。
宇树新机器狗太猛了！1米高石阶轻松爬，越野快到出残影，网友：这不是AI生成的？？？
宇树新机器狗Unitree A2星际猎影实力惊人，全视频无加速展示跑酷、爬山等技能。它有超广角激光雷达3D感知系统，能自主避障，还很轻、强、快，承载能力佳，官方未公布售价和上市日期。