「多阶段统一建模」共找到 1361 篇相关文章
把VLM塞进隐式世界模型,小鹏机器人新框架让机器人长出物理直觉
机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板,香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架,让VLM在原生特征空间做隐式世界建模,解耦认知决策与底层执行,在机器人部署中表现优异。
Claude上线Prompt缓存诊断功能,终于不用盲猜token成本暴涨的原因
Claude宣布Prompt缓存诊断功能登陆控制台,可解决缓存失效排查痛点。此前开发者排查效率低,新功能能显示变动位置与token损耗。目前处于beta阶段,介绍了使用方法、支持的失效原因及功能限制等。
预测下一个像素还需要几年?谷歌:五年够了
谷歌DeepMind研究者分析下一像素预测在图像识别与生成任务中的扩展特性。实验显示其扩展趋势与文本类似但效率低,最优策略因任务和分辨率而异,预计未来五年逐像素建模可行。
SIGGRAPH Asia 2025 | OmniPart框架,让3D内容创作像拼搭积木一样简单
香港大学等机构研究者推出OmniPart框架,解决3D内容创作难题,已被SIGGRAPH Asia 2025接收。它将生成任务解耦为两阶段,保证部件独立又能完美组合,质量和效率超现有方法,应用潜力大。
Agentic Coding表现创新高,全新KAT系列模型强势霸榜SWE-Bench
快手 Kwaipilot 团队推出 KAT 系列两款 Agentic Coding 大模型,KAT - Dev - 32B 开源,KAT - Coder 闭源。两模型在 SWE - Bench Verified 表现出色,且在多训练阶段创新优化,有强大代码生成能力和涌现现象。
AI自己给自己当网管,实现安全“顿悟时刻”,风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险,此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架,发现大模型信息“越狱”两大核心,通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全,实验验证其有效性。
ICML 2025 | 西湖大学吴泰霖研究员团队:组合生成式多物理场多元件PDE仿真
西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真(M2PDE)”,将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越,被ICML 2025接收。
Claude Code auto mode 解析:如何用 AI 分类器替代人工审批
Anthropic 发布 Claude Code 的 auto mode 解决审批疲劳问题,用 AI 分类器替代人工审批。介绍了其核心思路、判断危险的标准、两阶段分类等,还分析了漏检率、被拦截后的处理及子 Agent 检查等,也指出了目前局限。
快手可灵也吃上了香蕉,一通离谱prompt测试,好好玩要爆了
ChatGPT发布三周年,快手可灵AI视频「O1模型」登场,号称“全球首个统一多模态视频模型”。实测显示它能一站式搞定视频修改、镜头延展等操作,还推出了图片O1模型,在图片生成方面表现出色。
刘鹏飞组发布上下文工程2.0:人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史,给出形式化定义与四阶段模型,探讨关键问题,将其从技术技巧升为系统学科,为理解人机交互提供新视角。