「泛化性」共找到 803 篇相关文章
灵初智能陈源培：一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创，本科土木工程专业，大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手，参与开源项目，灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要，还谈了模型、创业、落地等看法。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
这场巅峰对话，把China AI的基因、堵点和未来聊透了｜甲子光年
2025年4月28日，甲子光年大会巅峰对话探讨‘China AI如何重塑全球AI价值坐标系’。大模型、算力、具身智能、芯片领域嘉宾各抒己见，谈China AI基因、应对策略、行业堵点及未来判断。
世界模型的范式之变：因果思维链开始推演未来如何发生
本文探讨世界模型的范式变革，介绍Aether AI推出的引入因果思维链的具身世界模型CausalWM，该模型在多项公开评测中取得领先成绩，分析因果推理对具身智能落地的核心价值，展望其在多领域的应用前景。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
国产开源新突破！5万小时真机数据，撕开行业最大痛点
蚂蚁灵波开源具身操作基座模型LingBot-VLA 2.0，用同一套模型「驯服」20种机器人构型。它覆盖5万小时真机数据，在通用泛化能力上全面升级，还带来三大底层技术革命，可降低重复适配成本。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程（EvLOWN）
2026年3月6日，赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论，利用平均法重构推断方程目标，扩展微小效应可推断性边界，在多领域应用效果好，但有未考虑SDE等局限。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。