「物理 - 数据混合驱动」共找到 2994 篇相关文章
冲上 GitHub 热榜，这个智能问数开源项目火了！
数据使用麻烦，存在“数据鸿沟”。开源项目SQLBot基于LLM和RAG技术，能用大白话查询数据库，将问题转成SQL执行并可视化呈现结果，功能实用，部署简单，降低了数据分析门槛。
企业数字化转型新引擎：MCP + LLM + Agent 架构赋能！
本文介绍MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议，它是Anthropic于2024年11月底推出的开放标准，可统一大模型与外部数据源和工具通信协议，打破数据孤岛，有诸多优势，还适用于多个场景。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
动动嘴写SQL！Codex+终身记忆，OpenAI把查询难度直接归零
2026年初，OpenAI曝光数据分析智能体，将数据查询从「天数级」缩至「分钟级」。它用Codex驱动，有六层上下文架构，能补齐数据语义、沉淀经验记忆，让工程师提问取代手动查表。
bootstrap 到十亿美元 ARR：Surge AI 这匹黑马如何颠覆 Scale 霸权 ？
Surge AI 成立于 2020 年，主创团队低调，短短几年业绩爆发。截至 2024 年 ARR 超 10 亿美元，超越 Scale AI。2025 年 7 月启动首次外部融资，其聚焦高质量数据标注，客户多为顶级科技公司。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
破解「个性化学习」长尾难题，巧用神经坍缩理论 | ICML 2025
当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设，但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法，将神经坍缩理论引入该领域，解决教育数据长尾分布问题。
GenEnv：智能体与环境模拟器之间的难度对齐协同进化 | 直播预约
训练高性能 LLM 智能体受限于真实世界交互数据的成本和特性，为此推出 GenEnv 框架，它建立难度对齐协同进化博弈，能让智能体表现提升，减少数据使用量，为扩展能力提供数据高效路径。
TDSQL Boundless：AI时代的多模态数据库
在AI与数据分析处理技术融合的当下，传统数据库架构面临诸多挑战。腾讯云TDSQL Boundless推出，通过统一架构处理多模态数据。本文从核心架构、关键技术特性及对未来数据平台建设的启示三方面解读。