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OpenClaw案例:无需恶意攻击,日常聊天也能「黑化」Agent!

OpenClaw案例:无需恶意攻击,日常聊天也能「黑化」Agent!

OpenClaw案例:无需恶意攻击,日常聊天也能「黑化」Agent!

日常聊天可能在不经意间污染个性化Agent的长期记忆,使其在未来任务中偏离用户真实意图。研究人员通过ULSPB基准测试发现,即使无恶意提示,日常对话也可能改变Agent的安全边界。

来自主题: AI技术研报
7125 点击    2026-05-23 09:57
终结VLA?英伟达押注的具身新范式,首篇世界动作模型WAM综述重磅发布

终结VLA?英伟达押注的具身新范式,首篇世界动作模型WAM综述重磅发布

终结VLA?英伟达押注的具身新范式,首篇世界动作模型WAM综述重磅发布

Jim Fan 押注的这条 “先预测世界,再生成动作” 的新路,正是当下具身智能领域最炙手可热的下一代范式 —— 世界动作模型(World Action Models,简称 WAM)。虽然 WAM 正在迅速成为各大顶尖实验室的核心发力点,但业界至今仍然缺乏对它的统一标准和系统梳理。近期,复旦大学可信具身智能研究院,上海创智学院,新加坡国立大学发表了首篇 WAM 的详细综述。

来自主题: AI技术研报
7050 点击    2026-05-23 09:55
CVPR 2026 | 突破短视,理解变化!HiF-VLA:以motion为中心打造「边想边做」的世界动作模型

CVPR 2026 | 突破短视,理解变化!HiF-VLA:以motion为中心打造「边想边做」的世界动作模型

CVPR 2026 | 突破短视,理解变化!HiF-VLA:以motion为中心打造「边想边做」的世界动作模型

来自西湖大学、浙江大学、西湖机器人等机构的研究团队提出了一种以运动(Motion)为中心的全新双向时空推理框架 HiF-VLA。抛弃冗余的像素级输入,HiF-VLA 巧妙提取低维紧凑的 Motion 向量作为动态先验,在一个创新的「联合专家」模块中,同步完成未来视觉运动的预测与高精度动作序列的生成。

来自主题: AI技术研报
7689 点击    2026-05-23 09:55
重磅!刚刚OpenAI宣布通用模型解决困扰人类80年的单位距离问题,彻底震惊整个数学界

重磅!刚刚OpenAI宣布通用模型解决困扰人类80年的单位距离问题,彻底震惊整个数学界

重磅!刚刚OpenAI宣布通用模型解决困扰人类80年的单位距离问题,彻底震惊整个数学界

OpenAI宣布AI首次自主攻克顶级数学开放问题,连证明思路都让数学家意想不到!这个问题叫做平面单位距离问题,由匈牙利数学家保罗·Erdős在1946年首次提出。看视频(视频有亮点,曾经的清华本科特将获得者陈立杰是这个突破的的研究人员)

来自主题: AI资讯
9349 点击    2026-05-21 11:29
深度|Karpathy为何突然加入Anthropic,只能当Dario的「-2」?

深度|Karpathy为何突然加入Anthropic,只能当Dario的「-2」?

深度|Karpathy为何突然加入Anthropic,只能当Dario的「-2」?

5 月 19 日,OpenAI 联合创始人、「Vibe Coding」之父 Andrej Karpathy 宣布加入 Anthropic 预训练团队。他将组建新团队,用 Claude 加速预训练研究。一个做过Hinton和李飞飞学生、奥特曼同事、马斯克直属下属的人,为什么甘愿做 Dario Amodei 的「-2」?Anthropic 又为什么非要招他?

来自主题: AI资讯
9566 点击    2026-05-20 10:14
DeepMind华人研究员Lun Wang离职,「评估」成制约模型能力飞跃的瓶颈

DeepMind华人研究员Lun Wang离职,「评估」成制约模型能力飞跃的瓶颈

DeepMind华人研究员Lun Wang离职,「评估」成制约模型能力飞跃的瓶颈

近日,谷歌 DeepMind 研究员 Lun Wang@lunwang1996,在 x 上发文宣布自己已经从 DeepMind 离职,结束了这段非常精彩的旅程,「我非常感谢曾经共事的人、我们一起打造的东西,以及我在将前沿 AI 研究推向生产环境过程中学到的经验。」

来自主题: AI技术研报
7201 点击    2026-05-20 10:11
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建

ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建

ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建

近年来,3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting, 3DGS)凭借其卓越的新视角合成能力和实时的渲染效率,极大地推动了神经渲染技术的发展。然而,当研究者试图直接从 3DGS 中提取精确的 3D 几何表面(Mesh 等)时,往往会面临严重的几何失真问题。

来自主题: AI技术研报
7040 点击    2026-05-19 14:57