「轨迹驱动」共找到 681 篇相关文章
三维空间太难懂？RoboTracer让机器人理解复杂空间指令，推理3D空间轨迹，开放世界也能精确行动
家庭环境复杂，让机器人理解空间指令难，现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer，能精准生成3D轨迹，在多项评测中领先，还能直接集成到机器人，完成复杂任务。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
“英伟达显卡就是一坨*”！博主6000字檄文怒批：烧接口、缺单元、驱动变砖还威胁媒体
博主Sebin发布近6000字檄文批判英伟达，指出其显卡有烧接口、缺单元、驱动变砖等质量问题，销售策略存在库存少、黄牛多、捆绑销售等问题，还试图操控媒体及评测机构。文章在Hacker News引发大量讨论。
RSS 2025｜物理驱动的世界模型PIN-WM：直接从视觉观测估计物理属性，可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
从「偶然发现」走向「必然创造」：AI如何重塑生物制造全链路？
2026年1月9日“第四届合成生物学及生物制造大会”上，深圳瑞德林李加忠指出AI4S驱动合成生物学变革，从“经验驱动”变为“数据与逻辑驱动”，并分享瑞德林通过AI4S重塑生物制造全链路的实践。
Nature丨告别「炼丹」！AI+机器人闭环搞光伏：效率27.18%，可重复性直接拉高5倍
香港城市大学朱宗龙、曾晓成团队首创AI驱动的自动化闭环研发平台，从分子筛选到制备、反馈调整全程自动化。刷出27.18%稳态认证效率，可重复性提升5倍，是AI for Science +机器人制造在光伏领域的重大突破。
AI产业的新胜负手：词元的生产与编排｜甲子光年智库
AI产业正走向“代理式执行”，核心生产逻辑从“数据驱动”转为“词元驱动”。文章阐述了词元经济的形成、生产过程及运行链路，指出AI竞争将围绕词元生产与编排展开。
Google发布2026 AI Agents五大变革趋势
Google Cloud《2026 AI智能体趋势报告》，基于全球3466家企业调研揭示五大核心趋势，包括人人拥有智能体释放创造力、驱动工作流、重新定义客户体验、安全主动防御及人才升级等，凸显以人为本的AI变革。