「机器学习建模」共找到 1776 篇相关文章
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。
AGI是否需要世界模型?顶级AI专家圆桌论道,清华求真书院主办
2025年7月20日,2025基础科学与人工智能论坛举行,孙茂松、刘铁岩等顶尖AI专家围绕AI根本问题展开讨论,涉及因果性、世界模型、原创能力、算力等方面,为AI技术发展勾勒图景与挑战。
ACL 2025 | AI字幕慢半拍,不知道大家在笑什么?新方法让同传性能直逼离线翻译
香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队提出SeqPO - SiMT框架解决同声传译“质量 - 延迟”权衡问题。该方法将同传建模为序贯决策过程,优化决策序列,实验显示其性能直逼离线翻译。
MariaDB LTS 年度发布集成了向量搜索
MariaDB发布2025年度LTS版本11.8,引入集成向量搜索功能,适用于AI驱动和相似性搜索应用。还增强了JSON功能,提供时态表。新向量数据类型利于机器学习等应用,同时解决了2038年问题。
Linear-MoE:线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来,线性序列建模和混合专家(MoE)研究进步大,但两者结合研究少,相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架,实验验证其有诸多优势。
DeepSeek 跃居全球第二 AI 实验室,中美正式并驾齐驱!
Artificial Analysis宣称DeepSeek R1跃居全球第二,其0528版得分达68分,与Google Gemini 2.5 Pro并列。更新体现强化学习的重要性,多家云服务提供商也迅速支持新模型,这表明开源与闭源模型差距缩小,中美AI并驾齐驱。
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。
一个框架,重塑具身研发流程:Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端,打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训,构建开发闭环,孵化出 DM0 大模型。
蚂蚁具身研究首次亮相!就解决了机器人「看」透明玻璃这些难题,还开源了
蚂蚁灵波科技开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth,针对性解决机器人识别真实世界的「玻璃问题」。其构建双线并行数据集,提出掩码深度建模思路,在深度补全等任务中表现出色,且已具备落地能力。
性能逼近闭源最强,通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
通义实验室开源 Mobile-Agent-v3,覆盖多平台,7B 超同类开源,32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系,降低部署开销。