「现实任务」共找到 2165 篇相关文章
中山大学HCP Lab联合拓元智慧提出高效世界模型DDP-WM,机器人规划效率提升9倍
中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测,在提升推理速度同时,提高规划成功率,如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。
王兴兴署名,宇树机器人春晚之后又进化了:单个策略就能学习各种极限动作
春晚上,宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在,多机构提出 OmniXtreme 通用策略,可执行各种极限动作。该框架分两阶段,经测试在仿真和现实中表现出色,打破了泛化壁垒。
美团悄悄上线的AI浏览器Tabbit,我觉得它更适合普通人。
美团光年之外团队发布AI浏览器Tabbit,作者认为它比Comet的Agent能力更强,产品完整细节好还免费。与类OpenClaw产品是互补关系,能处理场景式任务,还有很多实用功能,值得一试。
AgentCPM-Explore开源,4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型,基于 4B 参数在深度探索类任务表现出色,有打破参数壁垒等亮点,还全流程开源,解决小模型性能提升挑战,邀伙伴共建端侧智能体生态。
LangChain 推出开源异步编码智能体 Open SWE
LangChain发布开源异步编码智能体Open SWE,可在云端处理复杂开发任务,能集成到开发者工作流。它连接GitHub仓库,在沙箱运行,强调人在回路控制,多智能体架构保障代码质量,早期反应褒贬不一。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗?
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理,主动推理研究少,制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力,实验显示大模型主动推理能力严重不足,并指出后续拓展方向。
小米陈龙团队首作:统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文,提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先,其四阶段训练框架打通两领域边界,为行业提供新范式。
2M大小模型定义表格理解极限,清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳,清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型,仅 2M 参数,却能同时支持分类、回归等任务,性能超越经典模型,且训练、运行成本低,科研友好。
1.58bit不输FP16!微软推出全新模型蒸馏框架,作者全是华人
微软推出蒸馏框架BitNet Distillation,实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段,经实验在多下游任务表现近全精度模型,降内存开销、提推理速度,作者全是微软研究院华人。
10B超越Gemini-2.5-Pro!阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型,仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制,在多任务上表现出色,为小模型发展提供新思路。