D³M方法」共找到 1848 篇相关文章

算法论文8

密室逃脱成AI新考场,通关率不足50%,暴露空间推理短板丨清华ICCV25

清华大学团队受密室逃脱游戏启发,提出EscapeCraft:一个3D密室逃脱环境,用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型,发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。

量子位
算法论文8

10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局

无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。

新智元
算法论文8

机械手真正「活」了,银河通用&清华推出DexNDM,用神经动力学重塑灵巧操作

银河通用与清华推出DexNDM,旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能,构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务,在sim - to - real方法上有创新。

机器之心
新闻资讯8

芯片团队规模近3000人!小米扩张自研芯片版图

8月24日小米举行玄戒芯片技术沟通会,公布三颗自研芯片:AI旗舰SoC玄戒O3、端侧AI加速芯片玄戒O100、智驾高算力AI芯片玄戒D100。小米重启大芯片研发五年多,投入超210亿,芯片团队近3000人。

芯师爷
新闻资讯7

腾讯披露元宝已是TOP3应用

2025腾讯全球数字生态大会信息量大。腾讯元宝日活冲前三,混元3D建模精度提升3倍。C端产品逐步落地B端,如腾讯云CodeBuddy等。腾讯云还将带成熟生态出海,投资1.5亿美元在沙特建数据中心。

量子位
算法论文8

SAPO:让强化学习告别“硬剪切”

强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。

通义千问Qwen
开源动态8

中英双语、29项第一、像素级理解:360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型

360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型,在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图,中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法,还在多业务落地并开放API。

机器之心
7

【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access (文末送书)

文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽,实现朴素自定义设备内存拷贝函数,对比不同数据类型、大小及方法的性能,得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。

GiantPandaLLM
开源动态7

香港科技大学、Manycor开源空间大模型,超3000颗星

香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM,用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成,实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器,还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。

AIGC开放社区
产品应用7

【CUDA 博客】TMA简介 & 让矩阵转置在Hopper GPUs上变得更快

文章介绍Hopper GPU新特性TMA,它能高效传输多维数组数据。文中展示用TMA对2D数组操作,如创建张量映射、编写kernel等。还讲了避免共享内存bank冲突的交织方法,最后介绍在Hopper GPU上实现高效矩阵转置的多种方式及性能。

GiantPandaLLM