10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破第一作者陈昌和是美国密歇根大学的研究生，师从 Nima Fazeli 教授，研究方向包括基础模型、机器人学习与具身人工智能，专注于机器人操控、物理交互与控制优化。
来自主题: AI技术研报
9233 点击 2025-06-11 14:29
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第一作者陈昌和是美国密歇根大学的研究生，师从 Nima Fazeli 教授，研究方向包括基础模型、机器人学习与具身人工智能，专注于机器人操控、物理交互与控制优化。
传统的视频编辑工作流，正在被AI彻底重塑。
王劲，香港大学计算机系二年级博士生，导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等，有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。
在人工智能领域，跨模态生成（如文本到图像、图像到文本）一直是技术发展的前沿方向。现有方法如扩散模型（Diffusion Models）和流匹配（Flow Matching）虽取得了显著进展，但仍面临依赖噪声分布、复杂条件机制等挑战。
2025年上半年，Agent成为大模型领域讨论最多的主题之一。
公开信息显示，字节跳动旗下剪映团队近期推出了一款名为「剪小映」的新产品，已正式上架苹果App Store。该应用可以视为剪映的AI简化版，旨在为用户提供更便捷的视频创作体验。
搅起波澜的 flowith 是个目前只有 10 人的年轻团队。生于 1996 年的创始人 Derek（倪正民）已是团队里最年长的；另外一位创始人 Zion（ 吴熠宸）生于 1998 年；最年轻的成员则是 00 后。
Flowith 发布了它们最新的 Agent，Neo，这是世界上第一个能够做到无限上下文，无限推理步骤的 Agent，并且它还拥有着无限输出的能力。
大家好，我是袋鼠帝 一直以来，分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow。大家好，我是袋鼠帝 一直以来，分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow
何恺明团队又一力作！这次他们带来的是「生成模型界的降维打击」——MeanFlow：无需预训练、无需蒸馏、不搞课程学习，仅一步函数评估（1-NFE），就能碾压以往的扩散与流模型！