清华研究生开源大一统世界模型:性能超越硅谷标杆40%!
清华研究生开源大一统世界模型:性能超越硅谷标杆40%!国产开源具身世界模型,直接秒了Pi-0.5,而且还是几位清华硕、博士研究生领衔推出的。这就是由生数科技联合清华大学,正式开源的大一统世界模型——Motus。
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国产开源具身世界模型,直接秒了Pi-0.5,而且还是几位清华硕、博士研究生领衔推出的。这就是由生数科技联合清华大学,正式开源的大一统世界模型——Motus。
过去一年,LLM Agent几乎成为所有 AI 研究团队与工业界的共同方向。OpenAI在持续推进更强的推理与工具使用能力,Google DeepMind将推理显式建模为搜索问题,Anthropic则通过规范与自我批判提升模型可靠性。
一睁眼,Anthropic上新模型,让Claude Opus 4.6来给您拜!年!了!
大模型的革命行将结束,即将开启的会是物理 AI 时代?
2026 刚来到 2 月,无论是底层模型大厂还是初创公司统统加速开卷,其中 Agentic Memory 方向的快速进化更是把大模型的能力上限推向了 NEXT LEVEL!
刚刚,何恺明团队提出全新生成模型范式漂移模型(Drifting Models)。
近年来,Vision-Language Models(视觉 — 语言模型)在多模态理解任务中取得了显著进展,并逐渐成为通用人工智能的重要技术路线。然而,这类模型在实际应用中往往面临推理开销大、效率受限的问题,研究者通常依赖 visual token pruning 等策略降低计算成本,其中 attention 机制被广泛视为衡量视觉信息重要性的关键依据。
扩散语言模型(Diffusion Language Models, DLLMs)因其多种潜在的特性而备受关注,如能加速的非自回归并行生成特性,能直接起草编辑的特性,能数据增强的特性。然而,其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归(AR)模型。
开年,DeepSeek论文火遍全网,内容聚焦大模型记忆。
在大模型时代,从代码生成到数学推理,再到自主规划的 Agent 系统,强化学习几乎成了「最后一公里」的标准配置。