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单目3D语义场景补全领域长期受困于密集网格表征,现有‘对象中心’范式也有瓶颈。SplatSSC框架通过深度引导策略与解耦聚合机制,实现性能与效率提升,在实验中表现优异。
前阿里P10毕玄的一张聊天截图竟然火了。
AI Coding发展迅猛,前阿里P10毕玄所在公司决定将技术岗位统一为Agent工程师,不再按技术栈划分。以前按技术栈分工模式合理,但现在程序员需适应变化,不然会被边缘化。
摩尔线程天使投资人:对近期AI的四十个观察
摩尔线程天使投资人王捷整理关于AI经济四十个问题,涵盖模型发展、经济影响、就业冲击等方面,如Scaling Law收敛、AI扩散时间、数字层机制等,为探讨AI经济提供观察视角与分析框架。
AAAI 2026 Oral | 手机传感器正在泄露隐私?PATN实时守护隐私安全
移动应用获取手机传感器数据支撑重要功能,但带来隐私隐患。西安交通大学与东京科学大学在AAAI 2026提出PATN框架,基于对抗攻击思想,设计两大核心技术,能在多种场景下守护隐私安全。
亚马逊“盲眼”机器人30秒跑酷首秀惊艳!华人学者领衔
亚马逊机器人团队FAR发布人形机器人研究成果OmniRetarget,它能让强化学习策略在复杂环境学技能并零样本迁移。该成果通过交互网格建模关系,经实验验证优势明显,背后团队由华人学者领衔。
出自小米的模块化图像编辑改造:让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架,将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统,工具集模型各司其职,调度系统指挥操作。采用渐进式训练,性能优、扩展性好,体现协同智能优势。
突破Agent长程推理效率瓶颈!MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显,MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习,让智能体学会管理记忆,实现近似常量级显存开销,在多方面表现超越大模型。
首次!世界模型、动作模型融合,全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA,首次融合世界模型与动作模型,统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据,还提出策略解决误差累积问题,实验表现优异。
长程 Agent 越跑越乱?ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时,传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架,扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分,降低推理开销。
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。