「世界记忆」共找到 1435 篇相关文章
谢赛宁也玩MC?开源全新世界模型生成多人一致的游戏视角
电子游戏推动AI发展,谢赛宁团队探索世界模型新方向,推出多人视频世界模型Solaris。该模型能生成多人一致的第一视角,团队还搭建了多人数据采集系统SolarisEngine,构建了多人Minecraft数据集。实验结果显示,其方法在多方面表现更优。
Hermes Agent 技术深度拆解:36000 Star 背后的架构设计,以及你该怎么用它
Hermes Agent 9 个月获 36800 Star,解决记忆断裂、能力天花板和平台绑定问题。它有四层记忆架构、自主技能进化,支持 200+ 模型,还有 40+ 内置工具、15 个平台适配器。最新 v0.8.0 版本有多项更新,文章还给出使用建议和对比。
具身智能奇点已至!超越π*0.6,极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化,在多真实任务近 100% 成功,超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式,用超万小时数据训练,推动通用具身智能发展。
北大2篇Skill炸场,Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文,给出让 Agent 变强的答案:让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答,用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化;`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新,二者场景不同但核心一致。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言,不看好大语言模型通往AGI,也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型,认为其与LLM本质不同,还回顾AI学习史引出JEPA架构。
梁文锋署名新论文,DeepSeek V4架构首曝?直击Transformer致命缺陷
新智元报道,梁文锋署名的DeepSeek新论文提出全新Engram模块,解决Transformer记忆难题。论文联手北大提出与MoE互补的“条件记忆”稀疏轴,通过Engram模块实现近似O(1)的确定性知识查找,或成稀疏LLM主流路线,下一代V4可能集成该方法。
LeCun三顾茅庐,谢赛宁终于入伙!新公司获投10亿美元
图灵奖得主Yann LeCun创立的世界模型初创公司Advanced Machine Intelligence(AMI)宣布完成10.3亿美元种子轮融资,估值35亿美元。DiT作者谢赛宁加入任联合创始人兼CSO,CEO是Alex Lebrun。公司目标是打造理解现实世界的智能系统。
国内第一视角数据最早押注者,北大卢宗青:隐空间才是具身的路
北大卢宗青是国内第一视角数据最早押注者和隐空间路线推进者。他认为人类视频是具身智能唯一可规模化的数据路径,创立BeingBeyond走隐空间世界动作模型路线,成本低、推理快,还发布全球首个隐式触觉世界动作模型Being - H0.8。
八年孤独,Iceberg 赢得世界
本文讲述 Iceberg 的发展历程、技术特性、用户案例及商业生态。它从解决 Hive 痛点孵化,经开发者、客户、厂商推动成开放表格式标准。其 V3 Spec 补充短板,社区开始构想 V4 。诸多科技大厂深度使用并贡献代码。
压缩之外,Visual Tokenizer 也要理解世界?
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP,引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示,提出在预训练中引入语义理解,还发现Scaling Law现象,虽有争议但为研究提供新视角。