「共形预测」共找到 546 篇相关文章
ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics，基于分形水印的主动深度伪造检测与定位
近些年来，深度伪造主动防御受关注，但现有方法有鲁棒性不稳定等问题。新加坡国立大学等团队提出 FractalForensics 方法，基于分形水印实现主动深度伪造检测与定位，实验效果良好。
JCP | 南科大邹欣桐、王建春等：神经算子在三维湍流预测中的不确定度和稳定性分析
本文以三维各向同性湍流为例，提出面向神经算子的可信度评估框架，考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示，物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。
我用“悟空”做了应聘和OPT Skills，预测上班和创业成功率丨龙虾OPT创业笔记
钉钉发布全球首个企业级 Agent 平台“悟空”，它是AI产品进入下一个时代的探索，能接入多平台真实数据，操作公司流程。通过开发者应聘、跨境电商、知识博主等场景案例，展现其能力，还能预测创业成功率，解决企业使用AI的安全痛点。
首形科技获得新一轮数亿元A1轮融资，人脸机器人首登《科学·机器人学》封面
首形科技完成数亿元A1轮融资，资金用于系统迭代、部件优化及市场拓展。其创始人胡宇航在仿生情感机器人研究成果丰硕，人脸机器人登《科学·机器人学》封面，突破规则驱动局限，推动AI走向实体化。
LeCun发布最新世界模型：首次实现16秒连贯场景预测，具身智能掌握第一视角！还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型，让具身智能体学会人类“预判能力”，首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer，用真实数据训练，解决长时序问题，还能筛选最优动作。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
The Batch: 893 | 从预测到执行
2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡，但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
大事不好！机器人学会预测未来了
蚂蚁灵波连续四天开源，此次推出全球首个用于通用机器人控制的因果视频 - 动作世界模型LingBot - VA。它能脑补未来，有记忆不丢失、高效泛化等亮点，架构设计独特，实验效果出色，推动通用机器人走向视频时代。
VLA动作预测必须经过LLM吗？TurboVLA仅0.2B参数，RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来，VLA模型成通用机器人控制重要路线，但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA，绕开大语言模型，形成V+L→A路径，降低成本，保持操作能力。