「物理世界建模」共找到 1428 篇相关文章

新闻资讯8

人类已成少数派!DeepMind 研究科学家:广告没人看了,互联网上AI的流量已经超过了真人

Google DeepMind高级研究科学家Nenad Tomašev预测,未来世界主要网民将是智能体。他指出智能体虽能自动化工作,但存在安全风险,如认知单一化、网络陷阱等,还探讨了协作模式、安全防护及未来形态。

AI科技大本营
开源动态8

阿里通义新年礼物:开源最强Qwen-Image-2512版本告别AI塑料感与文字乱码

通义万相新年前发布Qwen - Image - 2512版本。它是开源界最强文生图模型,在AI Arena盲测中表现出色。能消除AI塑料感,攻克文字渲染难题,在还原真实世界和重构视觉元素逻辑排版上有显著提升。

AIGC开放社区
算法论文8

让机器人在“想象”中学习世界的模型来了!PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World,可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据,提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

量子位
新闻资讯8

刷新硅谷融资纪录!华人具身智能团队刚毕业融资过7亿元,平均年龄不到28岁

华人主导的Genesis AI公司成立仅一月完成1.05亿美元种子轮融资,刷新硅谷两项融资纪录。团队平均年龄不到28岁,靠开源的Genesis物理引擎吸引投资,致力于开发通用机器人基础模型和通用机器人。

量子位
算法论文7

Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层

过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。

机器之心
新闻资讯8

图灵奖得主杨立昆现场追问:AI 还没越过这 3 道认知墙,谈什么通用智能?

图灵奖得主杨立昆指出AI未越过三道认知墙,即看不懂物理世界、无长时记忆、无推理结构,提出JEPA架构及AMI概念,还建议别卷模型,应卷架构,如探索具身智能等领域。

力学与人工智能
算法论文8

JCP | 南科大邹欣桐、王建春等:神经算子在三维湍流预测中的不确定度和稳定性分析

本文以三维各向同性湍流为例,提出面向神经算子的可信度评估框架,考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示,物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。

力学与人工智能
算法论文7

「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了

微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。

机器之心
产品应用8

刚刚,AI音乐被重新定义!昆仑天工甩出新王炸,拿下全球第一

如今AI神曲传播快,AI音乐或帮助作品出圈。1月28日昆仑天工发布音乐大模型Mureka V8,新模型降低创作门槛,提出AI音乐成新音乐品类概念。实测其作品出色,技术上靠MusiCoT和人声建模加持。

机器之心
新闻资讯8

性能真的不重要了吗?Jeff Dean给出反常答案

Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》,指出性能不是最后调出来的,而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能,导致代码低效,顶级工程师则有‘物理地图’,能避开高成本路径。

新智元