破解自驾数据难题！毫米波雷达可控仿真技术新框架来了
破解自驾数据难题！毫米波雷达可控仿真技术新框架来了以神经网络为核心引擎，让AI承担雷达仿真数据生成任务，还实现对雷达物理特性的建模与控制——
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7181 点击 2025-06-09 14:58
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以神经网络为核心引擎，让AI承担雷达仿真数据生成任务，还实现对雷达物理特性的建模与控制——
你是否注意到，现在的 AI 越来越 "聪明" 了？能写小说、做翻译、甚至帮医生看 CT 片，这些能力背后离不开一个默默工作的 "超级大脑工厂"——AI 算力集群。
本文第一作者为前阿里巴巴达摩院高级技术专家，现一年级博士研究生满远斌，研究方向为高效多模态大模型推理和生成系统。通信作者为第一作者的导师，UTA 计算机系助理教授尹淼。尹淼博士目前带领 7 人的研究团队，主要研究方向为多模态空间智能系统，致力于通过软件和系统的联合优化设计实现空间人工智能的落地。
用AI来整理会议内容，已经是人类的常规操作。 不过，你猜怎么着？面对1000道多步骤音频推理题时，30款AI模型竟然几乎全军覆没，很多开源模型表现甚至接近瞎猜。
2024年，伯克利人工智能研究中心（BAIR）率先提出了一个新概念——复合人工智能系统（Compound AI Systems，简称CAIS）。这个看似简单的术语背后，蕴含着AI系统架构的根本性改变：不再依赖单一LLM的"超级大脑"，而是构建多组件协同的"智能生态系统"。
当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。
苹果最新大模型论文，在AI圈炸开了锅。 有人总结到：苹果刚刚当了一回马库斯，否定了所有大模型的推理能力。
Test time scaling范式蓬勃发展。推理模型持续快速改进，变得更为高效且价格更为亲民。在评估现实世界软件工程任务（如 SWE-Bench）时，模型以更低的成本取得了更高的分数。以下是显示模型变得更便宜且更优秀的图表。
注意力机制的「平方枷锁」，再次被撬开！一招Fenwick树分段，用掩码矩阵，让注意力焕发对数级效率。更厉害的是，它无缝对接线性注意力家族，Mamba-2、DeltaNet 全员提速，跑分全面开花。长序列处理迈入log时代！
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