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北大与微软亚研提出 BCP,让模型自己决定何时重规划

北大与微软亚研提出 BCP,让模型自己决定何时重规划

北大与微软亚研提出 BCP,让模型自己决定何时重规划

在 action chunking 已成为 VLA 标配的今天,「一次执行多少步」几乎被所有工作当作一个固定的超参数。

来自主题: AI技术研报
5578 点击    2026-08-20 14:22
世界模型驶入F1赛道:探索极限工况下具身智能体的认知物理边界

世界模型驶入F1赛道:探索极限工况下具身智能体的认知物理边界

世界模型驶入F1赛道:探索极限工况下具身智能体的认知物理边界

当自动驾驶赛车以近 300 km/h 的时速在 F1 赛道上与周车进攻防守、交互博弈,它面对的问题早已不只是提升圈速。

来自主题: AI技术研报
7055 点击    2026-08-20 14:19
至知研究院提出大模型可解释性新路线:直接拆权重,数据成本不到1%

至知研究院提出大模型可解释性新路线:直接拆权重,数据成本不到1%

至知研究院提出大模型可解释性新路线:直接拆权重,数据成本不到1%

大模型机制可解释性研究中,一直存在一个颇具反差的现实: 为了理解一个已经训练好的模型,研究者往往需要先训练一套新的稀疏表示。

来自主题: AI技术研报
5969 点击    2026-08-19 14:39
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换

解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换

解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换

视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型已成为端到端自动驾驶的主流技术路线,但基于自回归(AR)解码的现有架构面临双重结构性瓶颈:其一,逐 Token 串行生成导致推理延迟随序列长度线性增长,严重制约实时部署;其二,训练阶段依赖真实前缀的 teacher forcing 机制,使模型在推理时暴露于自身生成的误差之上,引发长时序累积的曝光偏差(exposure bias)。

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6428 点击    2026-08-19 14:39
机器人也有“Aha Moment”!Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习

机器人也有“Aha Moment”!Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习

机器人也有“Aha Moment”!Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习

端到端策略模型在物理世界频频失灵,研究者转向 “大模型智能体 + 工具调用” 自救,试图在动态物理世界中持续学习。然而,这条在线学习路径在物理世界仍未真正走通。

来自主题: AI技术研报
6886 点击    2026-08-18 15:27
6个Agent组团Vibe Gaming:自己生成、试玩、修Bug

6个Agent组团Vibe Gaming:自己生成、试玩、修Bug

6个Agent组团Vibe Gaming:自己生成、试玩、修Bug

给AI一句“生成一款坦克大战游戏”,代码很快跑了起来。

来自主题: AI资讯
8035 点击    2026-08-18 15:10