「神经引导」共找到 174 篇相关文章
Moltbook“造假”刷屏,Clawdbot创始人犀利批判Agent:缺了人纯烧token、只出烂代码,没“审美”
Moltbook 爆火后被指造假,其源于 Agent 开源项目 Clawdbot。OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 认可该网站,还分享使用经验,批判“Agent 陷阱”,认为缺人参与纯烧 token、出烂代码,强调人引导 AI 开发的重要性。
AI有味觉了:分辨可乐和咖啡,只需“尝一尝”丨Nature
近日,科学家研发出基于石墨烯的人工味觉系统GO - ISMD,能模拟人类味觉反应,感知酸、甜、苦、咸准确率达90%,还能分辨可乐和咖啡,相关研究登《Nature》官网,有望助神经疾病患者重获味觉。
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展,但提取3D几何表面易失真,核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架,从表征和监督层面解决问题,实验证明其在多数据集表现优异。
JanusVLN:双重隐式记忆解耦语义与空间,开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航(VLN)现有主流方法依赖显式记忆面临挑战,未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆,解耦语义与空间信息,实验验证其性能、效率和泛化能力出色。
ICCV 2025 | RobustSplat: 解耦致密化与动态的抗瞬态3DGS三维重建
3DGS技术成研究热点,但现有方法在含动态物体场景建模精度不足。中山大学等研究者提出RobustSplat,有延迟高斯生长和尺度级联掩码引导两大核心设计,实验显示其在多指标上领先基线方法。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA,打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA,将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习,在多基准测试表现强劲,保留模块化优势,为具身智能系统提供启发。
被扔掉的废羊毛,正在被科学家用来修复人体骨骼
伦敦国王学院谢里夫·埃尔沙卡维博士团队从废羊毛提取角蛋白制成仿生膜,助大鼠修复颅骨损伤,挑战胶原蛋白膜。角蛋白膜操作性好,引导生成新骨结构更致密,还具成本与可持续性优势。
上交大 x vivo 团队:一个简单改动,让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026
上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法,针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题,通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示,该方法能提升多维度指标,改进生成分布,揭示生成机制新方向。
刚刚,OpenAI推出学习模式,AI教师真来了,系统提示词已泄露
今天凌晨,ChatGPT 迎来重磅更新,推出 Study Mode(学习模式)。该模式下,ChatGPT 会帮助用户一步步解决问题,化身导师引导学习。它有交互式提示等多种功能,免费用户也能用,系统提示词还被公开。
Karpathy最新开喷:一句话让全场Agent开发者安静了
Andrej Karpathy在面向Agent开发者的分享中称,当前AI最大错误是急着逼Agent干活,没先搞明白底层大模型。他结合自身经历给出三步忠告,还建议从神经科学找灵感,鼓励开发者。