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大模型赋能的具身智能:自主决策和具身学习技术最新综述

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8B模型可以超过GPT-4o!并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp

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英伟达世界动作模型 DreamZero 训练成本高、耗时长,无问芯穹与清华等推出的 RLinf 框架,从算子融合到 I/O 全链路系统级重构,使训练吞吐拉高近 4 倍,还解决多类性能瓶颈,保证训练效果。

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论文精选 | 以AI赋能力学:计算力学的智能化之路与未来图景

中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏,首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战,还阐述重塑智能框架前沿方向,指出AI与计算力学融合是系统性重构。

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企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”,搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型,它先推理再选 Agent 集合,经多数据集评测表现出色,还提供完整开源范式。

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56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能

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准确率腰斩!大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」

EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测,揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross,经测试揭示模型短板,验证改进方法潜力,研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。

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