提出机器人自主学习新范式,深大团队最新顶会论文,刷新6大复杂任务SOTA
提出机器人自主学习新范式,深大团队最新顶会论文,刷新6大复杂任务SOTA让机器人轻松学习复杂技能有新框架了!
让机器人轻松学习复杂技能有新框架了!
大模型架构研究进展太快,数据却快要不够用了,其中问题数据又尤其缺乏。
「压缩即智能」。这并不是一个新想法,著名 AI 研究科学家、OpenAI 与 SSI 联合创始人 Ilya Sutskever 就曾表达过类似的观点。
当前,视觉语言模型(VLMs)的能力边界不断被突破,但大多数评测基准仍聚焦于复杂知识推理或专业场景。本文提出全新视角:如果一项能力对人类而言是 “无需思考” 的本能,但对 AI 却是巨大挑战,它是否才是 VLMs 亟待突破的核心瓶颈?
今年,CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程,其中2878篇被录用,最终录用率为22.1%。
Transformer架构迎来历史性突破!刚刚,何恺明LeCun、清华姚班刘壮联手,用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层,创造了性能不减反增的奇迹。
在 Sora 引爆世界模型技术革命的当下,3D 场景作为物理世界的数字基座,正成为构建动态可交互 AI 系统的关键基础设施。当前,单张图像生成三维资产的技术突破,已为三维内容生产提供了 "从想象到三维" 的原子能力。
尽管 DeepSeek-R1 在单模态推理中取得了显著成功,但已有的多模态尝试(如 R1-V、R1-Multimodal-Journey、LMM-R1)尚未完全复现其核心特征。
近年来,大语言模型 LLMs 在多种任务上的卓越表现已得到广泛认可。然而,要实现其高效部署,精细的超参数优化至关重要。为了探究最佳超参数的规律,我们开展了大规模的实证研究,通过在不同配置上进行网格搜索,我们揭示了一套通用的最优超参数缩放定律(Optimal Hyperparameter Scaling Law)。
随着大模型时代的到来,搜推广模型是否具备新的进化空间?能否像深度学习时期那样迸发出旺盛的迭代生命力?带着这样的期待,阿里妈妈搜索广告在过去两年的持续探索中,逐步厘清了一些关键问题,成功落地了多个优化方向。