法国团队:死后人脑通过无监督学习操控机械手弹钢琴!完了,以后算力中心全是脑花了!
法国团队:死后人脑通过无监督学习操控机械手弹钢琴!完了,以后算力中心全是脑花了!最近,一支法国科研团队干了一件听起来像赛博朋克小说开场的事:把来自死后供体的成人脑切片泡在培养皿里,接上一只机械手和一个麦克风。相关论文的标题是:《人类大脑离体培养物的无监督感觉-运动关联学习,使机器人实现动作模仿》。
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最近,一支法国科研团队干了一件听起来像赛博朋克小说开场的事:把来自死后供体的成人脑切片泡在培养皿里,接上一只机械手和一个麦克风。相关论文的标题是:《人类大脑离体培养物的无监督感觉-运动关联学习,使机器人实现动作模仿》。
关于无缝衔接 Claude Code 和 Codex 这件事。
近来文生图模型发展迅速,但每篇工作多是独立地引入一整套模型、数据和训练设计,然后用私有的数据训出来了一个亮眼的模型。
世界模型应该如何评测?答案是:像真实用户一样去 “玩” 它。
顶会可以年年开,但这本期刊不是每个实验室都能进的。
AI 没有抢走任何人的工作。至少到目前为止没有。
8月18日,一篇系统梳理单细胞基础模型的综述预印本挂上 Preprints.org(doi:10.20944/preprints202608.1166.v1),标题是《The Landscape of Single-Cell Foundation Models: Design Principles, Applications, and Open Challenges》,尚未经过同行评审。
香港大学、香港科技大学与腾讯 ARC Lab 联合提出 SCoPE(Sightline-Coordinate Positional Encoding),一套面向视频 DiT 的射线空间位置编码:让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。
训练一切AI的算法,被AI自己判了「死刑」?就在最近,清华大学和宾大沃顿商学院的两位研究者挂出一篇新论文,给了一个优化理论界等了40年的结论——梯度下降想跑到最快,光调步长没用。
随着大语言模型能力边界的持续拓展,AI Agent 已从概念验证阶段迈入大规模工程落地。然而,Agent 内部复杂的任务规划、工具调用与记忆检索机制,使得传统的应用观测手段在面临这类非确定性系统时显得力不从心。
用户让 AI 编程助手写个贪吃蛇小游戏,智能体照办了,但同时多跑了一条 curl | bash 命令,把攻击者的脚本下载到本地并执行。
在 action chunking 已成为 VLA 标配的今天,「一次执行多少步」几乎被所有工作当作一个固定的超参数。
当自动驾驶赛车以近 300 km/h 的时速在 F1 赛道上与周车进攻防守、交互博弈,它面对的问题早已不只是提升圈速。
Pixel 擅长表达 appearance,Code 擅长表达 structure;未来会进入 Pixel-Code 联合的视觉表达。
今天的视频生成模型,已经越来越像一个会拍电影的导演。
一个需求从零推到能开发,我得写调研问卷、拆竞品、出原型、写 PRD,就是给研发看的那份需求说明书,然后拉上研发测试设计法务开评审会,最后再补一份埋点方案,说清楚上线之后用户每个动作要记哪些数据。
上两天肝的视频上了热搜 + 热门,使用插件,针对 ds 模型可以提升不小的性能。
今天想和你聊聊 DeepSeek Harness。
用 AI 做视频的同学总有这样的痛苦:提示词也不是没认真写,运镜方向、人物走位、画面构图交代了一大段,但模型给出的画面总是差着一截,运镜偏了几十度,人物走到中途消失,镜头速度前半段稳后半段飘。
ScienceDiscovery 是基于 Agent OS(JiuwenSwarm)开发的一款面向跨学科、全流程科研场景的一站式 AI 工作台,解决科研场景面临的工具碎片化、大模型科研幻觉两大痛点问题,打造 AI 辅助科研新范式,加速科学发现,广泛应用于各行各业。
随着视频扩散模型能力不断提升,从单张图像出发、按照用户指定的相机轨迹生成新视角视频,正在成为 World Modeling 的重要技术路线。
科研的链条很长。文献读不完,方向想不清,实验一轮接一轮,论文改到深夜。过去两年,大模型已经能读论文、写代码、改文章,但它们大多以问答工具的形态散落在各个环节,替研究者节省的只是零碎时间。
大模型机制可解释性研究中,一直存在一个颇具反差的现实: 为了理解一个已经训练好的模型,研究者往往需要先训练一套新的稀疏表示。
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型已成为端到端自动驾驶的主流技术路线,但基于自回归(AR)解码的现有架构面临双重结构性瓶颈:其一,逐 Token 串行生成导致推理延迟随序列长度线性增长,严重制约实时部署;其二,训练阶段依赖真实前缀的 teacher forcing 机制,使模型在推理时暴露于自身生成的误差之上,引发长时序累积的曝光偏差(exposure bias)。
图像生成模型正从「会创作」转向「可操作」。
机器人撬开啤酒瓶盖,白色泡沫顺着瓶口涌出来。
玩 AI 视频有一段时间了,经验说不上多,但有一件事我算是想明白了:提示词这条路,走到头也就那样。
可能很多朋友还不知道,豆包已经今非昔比了。
今天,Symbiosis Robotics(共生知行)放出了一段新演示。
从物理视频生成到运动迁移,再到可控世界建模。