图灵奖得主同台!清华系黑马亮出物理AI王牌,比LeCun早一年
图灵奖得主同台!清华系黑马亮出物理AI王牌,比LeCun早一年10月20日,南京国际博览中心,首届2026物理AI与世界模型大会开幕。
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10月20日,南京国际博览中心,首届2026物理AI与世界模型大会开幕。
如今,AI正式杀入物理世界!
近日,清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归(agentic symbolic regression)的运行时框架 SRHarness [1],让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式;同时构建机制发现基准 MechBench [2],系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
亚马逊公司与杜克大学的研究表明,在大模型后训练的在线策略蒸馏(OPD)中,仅保留万分之一的极端稀疏监督信号即可显著提升学生模型的推理能力,且性能可匹配甚至超越密集全信号训练。
TaoMate-H3 是由阿里巴巴 TaoLive AIGC 团队研发的音视频联合流式生成模型。基于 MiniMax H3,TaoMate-H3 将三步 LoRA 推理与自回归生成相结合,能够根据文本
GitHub火热开源项目Colibrì以纯C实现分层推理框架,通过AI内存多层化将SSD、RAM和VRAM组成动态调度系统,无需GPU即可让普通笔记本运行744B参数GLM-5.2等超大MoE模型,已揽获32k Star并支持9个模型家族。
具身智能最近又多了一张榜单,而排在第一的,还是一个熟悉的名字:原力灵机 DM0.5。
把 On-Policy Distillation(在线策略蒸馏,OPD)的训练集从 17000 道题删到 1 道,会发生什么?
单科冠军不够,具身智能落地需要没有结构性短板的底座
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law:通过自回归训练,并采用交叉熵(cross-entropy)目标函数预测下一个 token 的概率分布,模型能够建模非常复杂的语义概率分布,并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。