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零样本「即插即用」!智源开源RoboBrain-X0,一个基座模型开动不同机器人

零样本「即插即用」!智源开源RoboBrain-X0,一个基座模型开动不同机器人

零样本「即插即用」!智源开源RoboBrain-X0,一个基座模型开动不同机器人

为破解机器人产业「一机一调」的开发困境,智源研究院开源了通用「小脑基座」RoboBrain-X0。它创新地学习任务「做什么」而非「怎么动」,让一个预训练模型无需微调,即可驱动多种不同构造的真实机器人,真正实现了零样本跨本体泛化。

来自主题: AI资讯
7695 点击    2025-09-30 11:01
SALMONN 系列音视频理解大模型霸榜回归!推理增强、高帧率、无文本泄漏全线突破

SALMONN 系列音视频理解大模型霸榜回归!推理增强、高帧率、无文本泄漏全线突破

SALMONN 系列音视频理解大模型霸榜回归!推理增强、高帧率、无文本泄漏全线突破

全新一代 video-SALMONN 2/2+、首个开源推理增强型音视频理解大模型 video-SALMONN-o1(ICML 2025)、首个高帧率视频理解大模型 F-16(ICML 2025),以及无文本泄漏基准测试 AVUT(EMNLP 2025) 正式发布。新阵容在视频理解能力与评测体系全线突破,全面巩固 SALMONN 家族在开源音视频理解大模型赛道的领先地位。

来自主题: AI资讯
7468 点击    2025-09-30 10:44
DeepSeek突然拥抱国产GPU语言!TileLang对标CUDA替代Triton,华为昇腾Day0官宣支持适配

DeepSeek突然拥抱国产GPU语言!TileLang对标CUDA替代Triton,华为昇腾Day0官宣支持适配

DeepSeek突然拥抱国产GPU语言!TileLang对标CUDA替代Triton,华为昇腾Day0官宣支持适配

DeepSeek v3.2有一个新改动,在论文里完全没提,只在官方公告中出现一次,却引起墙裂关注。开源TileLang版本算子,其受关注程度甚至超过新稀疏注意力机制DSA,从画线转发的数量就可以看出来。

来自主题: AI技术研报
8548 点击    2025-09-30 10:42
知心者?操控者?施虐者?AI伙伴如何影响我们的心理健康

知心者?操控者?施虐者?AI伙伴如何影响我们的心理健康

知心者?操控者?施虐者?AI伙伴如何影响我们的心理健康

原文作者:David Adam 本篇《自然》长文共3702字,干货满满,预计阅读时间12分钟,时间不够建议可以先“浮窗”或者收藏哦。 研究表明,电子伙伴类应用有利有弊——但科学家们担心长期依赖性。 绘

来自主题: AI技术研报
6722 点击    2025-09-30 10:41
谷歌Veo 3论文竟无一作者来自美国!揭秘零样本「看懂」世界

谷歌Veo 3论文竟无一作者来自美国!揭秘零样本「看懂」世界

谷歌Veo 3论文竟无一作者来自美国!揭秘零样本「看懂」世界

DeepMind公开了有关Veo 3视频模型最新论文!论文提出了「帧链」(Chain-of-Frames,CoF),认为视频模型也可能像通用大模型一样具备推理能力。零样本能力的涌现,表明视频模型的「GPT-3时刻」来了。

来自主题: AI技术研报
6543 点击    2025-09-29 22:09
HLE“人类最后考试”首次突破60分!Eigen-1基于DeepSeek V3.1显著领先Grok4、GPT-5

HLE“人类最后考试”首次突破60分!Eigen-1基于DeepSeek V3.1显著领先Grok4、GPT-5

HLE“人类最后考试”首次突破60分!Eigen-1基于DeepSeek V3.1显著领先Grok4、GPT-5

就在最近,由耶鲁大学唐相儒、王昱婕,上海交通大学徐望瀚,UCLA万冠呈,牛津大学尹榛菲,Eigen AI金帝、王瀚锐等团队联合开发的Eigen-1多智能体系统实现了历史性突破

来自主题: AI技术研报
7908 点击    2025-09-29 15:14
我们为什么会觉得AI理解自己?

我们为什么会觉得AI理解自己?

我们为什么会觉得AI理解自己?

人们感到AI理解自己,因为AI提供优于人类的倾听和理性建议,如认知共情总结混乱想法或询问需求。形象如语音和触觉增强情感连接,但过度依赖AI可能加剧孤独感。心理学角度区分情绪与认知共情,未来需身体互动和共同成长建立真实关系。

来自主题: AI资讯
6638 点击    2025-09-29 15:08
机器人感知大升级!轻量化注入几何先验,成功率提升31%

机器人感知大升级!轻量化注入几何先验,成功率提升31%

机器人感知大升级!轻量化注入几何先验,成功率提升31%

VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型(VLM)之上,仅基于2D图像-文本数据训练,缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。

来自主题: AI技术研报
6676 点击    2025-09-29 14:53
前馈3D高斯泼溅新方法,浙大团队提出“体素对齐”,直接在三维空间融合多视角2D信息

前馈3D高斯泼溅新方法,浙大团队提出“体素对齐”,直接在三维空间融合多视角2D信息

前馈3D高斯泼溅新方法,浙大团队提出“体素对齐”,直接在三维空间融合多视角2D信息

在三维重建不断走向工程化的今天,前馈式3D Gaussian Splatting(Feed-Forward 3DGS)正火速走向产业化。 然而,现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”(pixel-aligned)策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。

来自主题: AI技术研报
6031 点击    2025-09-29 14:49
千寻智能高阳团队最新成果:纯视觉VLA方案从有限数据中学到强大的空间泛化能力

千寻智能高阳团队最新成果:纯视觉VLA方案从有限数据中学到强大的空间泛化能力

千寻智能高阳团队最新成果:纯视觉VLA方案从有限数据中学到强大的空间泛化能力

最近,千寻智能的研究人员注意到,基于模仿学习的视觉运动策略中也存在类似现象,并在论文《Do You Need Proprioceptive States in Visuomotor Policies?》中对此进行了深入探讨。

来自主题: AI技术研报
7296 点击    2025-09-29 14:31