Deepseek 的 R1、OpenAI 的 o1/o3 等推理模型的出色表现充分展现了 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Reward
本周五凌晨，谷歌正式发布、开源了全新端侧多模态大模型 Gemma 3n。谷歌表示，Gemma 3n 代表了设备端 AI 的重大进步，它为手机、平板、笔记本电脑等端侧设备带来了强大的多模式功能，其性能去年还只能在云端先进模型上才能体验。
无需原作者同意，AI可以用已出版书籍作训练数据了。
这两天啊，各地高考的成绩终于是陆续公布了。
大模型热潮席卷全球，越来越多企业拥抱AI变革。一个普遍却棘手的难题横亘在眼前：
近年来，随着人工智能从感知智能向决策智能演进，世界模型 （World Models）逐渐成为机器人领域的重要研究方向。世界模型旨在让智能体对环境进行建模并预测未来状态，从而实现更高效的规划与决策。
近年来，diffusion Transformers已经成为了现代视觉生成模型的主干网络。随着数据量和任务复杂度的进一步增加，diffusion Transformers的规模也在快速增长。然而在模型进一步扩大的过程中，如何调得较好的超参（如学习率）已经成为了一个巨大的问题，阻碍了大规模diffusion Transformers释放其全部的潜能。
总是“死记硬背”“知其然不知其所以然”？
第一作者孙秋实是香港大学计算与数据科学学院博士生，硕士毕业于新加坡国立大学数据科学系。
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，通过将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测，实现了高效且泛化的3D机器人操作学习。
