「归一化时空梯度」共找到 106 篇相关文章
空间智能新作,影石开源户外全景重建算法
近日,Insta360 研究院联合高校提出 PanoLOG,首个面向全景输入的大规模户外三维重建工作。它解决全景分区难题,在多基准上取得领先渲染质量与小模型体积,还为户外具身智能等提供新思路。
当大家都在“养龙虾”时,阿里把生态里最大的龙虾递到了千问手里
2026年1月千问App上线点外卖、订酒店机票等服务,起初有局限,后体验改善。千问又上线“一句话打车”,接入阿里丰富生活服务生态,有望成“任务操作系统”,推动软件交互变革。
极客说|Unsloth 的全微调之路:从 Adapter 到 Full Fine-tuning
大语言模型参数多,微调难。Unsloth 原靠支持 Adapter 微调出名,现支持全参数微调,单卡就能搞定大规模模型训练。文章介绍其进化历程、关键技术、工程部署、使用优势及最佳实践。
夜光影像里的"暗船":双分支 YOLO11 如何用抓非法捕捞
非法捕捞的暗船常关掉 AIS 隐身,难被传统手段监控。论文提出双分支 YOLO11,通过夜光遥感数据精准检测,还设计预处理流程,在测试集表现优,规模化应用也得到暗船率等成果。
强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。
AI世界名画复活走秀爆了,全网疯转!梵高达利莫奈同框谢幕,网友哭崩
国外ODDY工作室借助AI让世界名画及角色复活,打造超写实视频《名作艺术秀》。视频中梵高、达利等大师及作品化身“T台模特”,还有“幕后故事”,带来视觉盛宴,引发网友热议。
大模型"温故而知新"实现了!无需历史数据,Octopus 效果超越全数据训练|CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus,首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示,它在UCIT基准上表现超SOTA方法,还实现正向后向迁移,适合端侧部署。
多突触神经元模型问世,国内团队打造类脑计算新引擎,登上《自然·通讯》
当前人工智能高能耗问题凸显,脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高,但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型,相关研究发表于《自然・通讯》。
AMS| 西工大史子颉,高传强,王旭,林海涛,张伟伟:数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标,现有理论模型有局限,常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法,验证了其鲁棒性与泛化能力,还给出物理层面解释。
上海 AI Lab 庞江淼:开放平台是具身智能“ChatGPT 时刻”的前提|具身先锋十人谈
上海AI Lab庞江淼认为开放平台是具身智能“ChatGPT时刻”的前提。他早期专注CV,后转型切入底层控制。他指出具身智能Scaling Law非简单线性,还探讨了大小脑融合、VLA技术等,团队发布的Intern - Robotics目标是建开放基础设施。