「物理推理」共找到 2455 篇相关文章
被“网暴”两个月后,Yann LeCun 携最新世界模型杀回!小扎千万美元激励抢人,Meta AI 内部权利之争开始
Meta推出新的“世界模型”V-JEPA 2,可提升AI物理推理能力。它是V-JEPA扩展版,在百万小时视频上训练,能让机器人完成任务。Meta还发布三项基准测试,且已开源。LeCun力挺,小扎为追进度亲自招人才。
训练数据爆减至1/1200!清华&生数发布国产视频具身基座模型,高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型,首次让通用视频大模型长出‘手脚’,实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛,突破跨本体泛化困境,为服务机器人应用奠定基础。
腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显,腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架,将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍,还具全模态训练、面向部署等亮点,有开源代码。
7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法,让教师模型像人类教师一样做启发式教学,根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等:AI赋能电磁仿真:物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模,本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法,学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构,编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存,可加速电磁建模与逆向设计。
GPT-5.2全力出击!碾压44类专业工作,实测编程同价位无对手、深度推理封神,但速度太拉胯了
GPT - 5.2 登场,有 Instant、Thinking、Pro 三个版本,在多方面大幅升级,能覆盖 44 类专业工作。它经济性强、编程能力佳、推理出色,但存在速度慢的问题,其价格 API 端有调整,未来还将推 Codex 优化版。
智谱首秀工程实战经验!Coding Agent日均数亿次调用,GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎,随着用户和调用量上涨,Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客,披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
10岁孩子都能训机器人!对话松应科技创始人:做物理AI界的“安卓”挑战英伟达,正将其开源开放
松应科技创始人聂凯旋表示团队对标英伟达,四年达其主流能力,产品落地多家企业。松应发布 ORCA Lab 1.0 开发者版,降低具身智能研发门槛。其采用开放生态,构建数据策略,目标培养物理 AI 人才,推进自主创新。
超越英伟达B200!AMD最强AI芯:1.6倍大内存、大模型推理快30%,奥特曼都来站台
AMD发布最强AI芯片MI350X和MI355X,号称大模型推理比英伟达B200快30%,内存是其1.6倍。该系列本月初已批量出货,还发布ROCm 7软件栈。AMD还预告明年推MI400系列,由其与OpenAI联合研发。
机器人GPT时刻!英伟达WAM赋予全机器人零样本操作能力
英伟达发布世界动作模型 DreamZero,通过耦合视频生成与动作预测,让机器人有物理直觉,能在陌生环境完成复杂任务。它用异构数据学习,适配不同机体,还经优化实现高速推理。