「感知 - 驱动算法」共找到 1425 篇相关文章
蚂蚁具身研究首次亮相！就解决了机器人「看」透明玻璃这些难题，还开源了
蚂蚁灵波科技开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth，针对性解决机器人识别真实世界的「玻璃问题」。其构建双线并行数据集，提出掩码深度建模思路，在深度补全等任务中表现出色，且已具备落地能力。
告别「盲目自信」，CCD：扩散语言模型推理新SOTA
华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法（CCD）。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题，在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升，适配多种解码设定。
Andrew Karpathy最新访谈：RL很糟糕、人类学习和教育、智能和文化的演变、AGI还要十年，将带来2%的GDP增长
Dwarkesh Patel 播客对 Andrej Karpathy 进行深度访谈。他认为 AGI 还需十年，目前算法有缺陷；强化学习虽有问题但必要；分析了 LLM 局限，探讨人类学习机制、AGI 经济影响等多方面内容。
登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。
表格理解新纪元！上交大等联合开源，半结构化表格问答准确率提升40%！
数据密集型工作中半结构化表格处理难，传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor，通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理，解决复杂表格问答问题，支持多格式，适用于多场景。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
英伟达通用机器人芯片来了：AI算力提升7.5倍，宇树、银河通用已搭载
本周一，英伟达发布新一代机器人专用芯片Jetson Thor，算力是上一代7.5倍，能效3.5倍，内存容量翻倍。适配新算法，支持多种模型，已受大量厂商重视，相关产品已发售或开放预订。
微信技术架构部斩获CVPR 2025大赛冠军，攻克AI图文匹配评估难题
微信WXG技术架构部IH-VQA团队在CVPR2025大赛夺冠，首创iMatch图文匹配质量评估方案。文中介绍赛事背景、规则，团队通过双模型驱动等策略获胜，还构建iMatch-Benchmark评估主流T2I模型。
DeepMind入股硬核网游EVE，要让AI学「黑暗森林」
本周四，Google DeepMind宣布收购《EVE Online》开发商部分股权，将用该游戏研究智能。EVE是高度自由化的沙盒游戏，玩家驱动性强。此前EVE就与科研有跨界合作，此次合作令人期待AI智能体的表现。
全球首个龙虾模型 GLM-5-Turbo 发布：已经在用它帮我省几千块钱了
作者作为公众号编辑，排版耗时久费钱。他测试多款模型驱动龙虾排版均失败，换上智谱 GLM - 5 - Turbo 后成功，还能让其操作飞书润稿。该模型工具调用稳定，虽 API 涨价但性价比高，未来潜力大。