搜索：端到端具身大模型

「端到端具身大模型」共找到 9131 篇相关文章

ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE

长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。

影石Insta360的AI研究院成立不到半年成果颇丰，在顶会连中4篇论文，还开源三项核心成果，包括高保真物理仿真平台AirSim360、全景度量深度基础模型DAP、全景文生图世界模型DiT360，直击行业痛点。

文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。

谷歌发布TurboQuant算法，将缓存压到3 - bit，内存占用降为1/6，推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头，引发股价下跌，虽目前未改变采购量，但改写推理成本，且从论文到落地的路在缩短。

Anthropic发工程博客指出，AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小，而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同，资源配置影响评测结果，排行榜分数差距或因硬件。

临近春节，智谱AI发布最新旗舰大模型GLM-5，其代码和智能体能力表现出色，在多方面逼近Claude Opus 4.5，性能超Gemini 3 Pro。该模型已开源，依托国产芯片部署，不过受算力限制，将逐步向用户开放。

清华与微软团队推出TRELLIS 2系统，用全新O-Voxel表示法，1分钟生成1536³分辨率3D资产。它解决拓扑灵活性与存储效率矛盾，结合SC-VAE和流匹配模型，在多方面超越现有模型，还能适应不同场景。

本文探讨 2025 年基模公司押注 Interleaved Thinking 的原因。从大模型迭代说起，介绍其在多模型中的体现，阐述该思维链对 Agent 的重要性，还提及 MiniMax 在推动其成行业标准上的诸多努力及带来的影响。

本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。

文章复盘了 AI 陪伴从高光到转折的历程，分析用户需求从猎奇到追求深层情感交互的演变，探讨产品设计迭代，指出用户体验不佳、厂商未实现 PMF 等问题，也提及市场积极信号，对未来发展持观望态度。