「3D空间重构」共找到 2442 篇相关文章
Google 发布首个全模态 Embedding 2 模型,文本图片音视频 PDF 统一到一个向量空间
Google发布Gemini Embedding 2模型,它是业界首个原生支持文本、图片、视频、音频和PDF五种模态的Embedding模型,可将这些数据映射到同一向量空间,在多模态RAG、跨模态搜索等场景有应用,还介绍了跑分、用法、竞品、价格等情况。
DeepSeek-V3.2被找出bug了:疯狂消耗token,答案还可能出错,研究人员:GRPO老问题没解决
DeepSeek-V3.2虽强且火爆,但被发现存在bug,即浪费token问题。研究者指出这源于GRPO算法的‘隐藏偏见’,虽修正了‘难度偏见’,但‘长度偏见’仍在,官方也承认token效率是挑战。
谷歌突砍Gemini免费版炸锅,数据养模遭背刺?GPT-5.2突袭Gemini 3,Demis Hassabis:谷歌须占最强位
近日谷歌收紧Gemini API免费层级限制,引发开发者不满。同时,OpenAI计划提前发布GPT - 5.2竞争。谷歌DeepMind的Hassabis表示要与OpenAI竞争到底,对Gemini 3满意,还介绍了谷歌未来三个主打方向。
正交化之外是什么?微软等提出ARO优化器:训练提速1/3,揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文,提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则,能让大模型训练提速约 1/3,比 Muon 高效 10% - 15%,还能全模型优化,揭示了矩阵优化新方向。
内核级的真相:为什么 eBPF 正在取代基于用户空间的 Agent 成为安全可观测性的首选
文章指出基于用户空间的安全 Agent 存在与威胁同权限层级、CPU 成本高、易被攻击等问题。eBPF 能在 Linux 内核运行受沙箱保护程序,可降成本、增可见性。上线应分阶段,还介绍工具及部署安全措施。
搜索智能体RAG落地不佳?UIUC开源s3,仅需2.4k样本,训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战,UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本,训练快且效果好,解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题,在通用和医学 QA 任务中表现出色。
谷歌突砍Gemini免费版炸锅,数据养模遭背刺?GPT-5.2突袭Gemini 3,Demis Hassabis:谷歌须占最强位
近日谷歌收紧Gemini API免费层级限制,引发开发者不满。与此同时,OpenAI计划提前发布GPT - 5.2应战。Google DeepMind CEO Demis Hassabis表示谷歌要占最强位,对Gemini 3满意,还介绍了谷歌未来三个发力方向。
Nature重磅!清华团队揭秘大模型新规律:告别参数内卷,智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律,指出为获同等智能,模型参数量呈指数级下降,最大能力密度约每3.5个月翻一番,还探讨模型压缩、边缘智能等内容。
GPT-5认为这个模型是开源界的Claude 3.5——陈天桥朋友圈里的 MiroMind ODR 让我眼前一亮
陈天桥用GPT - 5评测自家开源模型MiroMind ODR,让其应对复杂问题。GPT - 5评价该模型是“开源界的Claude 3.5”,其能力让GPT - 5“点赞”,有闭源模型稳定性和可用性,还具全开放架构。
「一脑多形」圆桌:世界模型、空间智能在具身智能出现了哪些具体进展?|GAIR 2025
在第八届GAIR全球人工智能与机器人大会“数据&一脑多形”分论坛的圆桌论坛上,高飞、金鑫、王靖博三位学者围绕具身智能、空间智能、世界模型等话题展开讨论,探讨研究进展、挑战与机遇,还谈及创业和数据获取等问题。