「多尺度对比学习」共找到 1811 篇相关文章
机器人为什么要拟人？终于有人正确回答了
今年6月，英伟达发布Isaac GR00T人形机器人参考平台，深度机智发布论文Human - as - Humanoid。具身智能瓶颈是数据，深度机智以人类学习范式破局，完成全栈技术闭环，领先优势扩大。
2026 将近，世界模型到底更「世界」了吗？
近期 Runway 发布相关产品，让「世界模型」讨论再聚焦。其定义从强化学习语境延伸，业内理解不断变化，概念边界变模糊。如今被推到和 LLM 同级，出现概念同名但内核分裂现象。
亚马逊开建AGI实验室，一号位也是华人
亚马逊借Gen AI浪潮转型，去年9月成立Amazon AGI SF Lab，一号位是华人David Luan。实验室高手云集，其首个产品Amazon Nova Act表现出色，秘诀在于强化学习，为AI搭建“健身房”。
AI记忆系统首获统一框架！6大操作让大模型拥有人类记忆能力
香港中文大学等团队发布AI记忆机制综述，首次构建统一框架，划分记忆类型，提出六种操作，探讨关键主题，还对比人类与AI记忆，指明未来AI记忆系统需突破瓶颈，迈向认知跃迁。
千万养虾人的终极梦想！全球首个「养虾本」带你懒人养虾开箱即食
荣耀发布自研 YOYOClaw 龙虾技术，首发于 MagicBook 系列，开创「养虾本」品类。该技术预置龙虾能力，具备自主学习，节省 50% Token，有设备级防护，实现多端共享，推动 AI 产业范式转变。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
OpenClaw创始人：80%的应用会消失，花哨的AI工作流只会生产垃圾，工程思维才是超能力
OpenClaw创始人Peter Steinberger表示，OpenClaw这类AI助理将取代手机上80%的应用。他分享OpenClaw诞生过程，其能远程修复Bug等。他还批判花哨AI工作流，认为人类品味不可或缺，建议学习AI要去玩。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手，介绍其概念、学习过程，进而引出大语言模型，阐述其原理、训练方法，还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式，如Agent、MCP等，展现神经网络和大模型发展现状与前景。