NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈
NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈新加坡国立大学 LV Lab(颜水成团队) 联合电子科技大学、浙江大学等机构提出 FeRA (Frequency-Energy Constrained Routing) 框架:首次从频域能量的第一性原理出发,揭示了扩散去噪过程具有显著的「低频到高频」演变规律,并据此设计了动态路由机制。
新加坡国立大学 LV Lab(颜水成团队) 联合电子科技大学、浙江大学等机构提出 FeRA (Frequency-Energy Constrained Routing) 框架:首次从频域能量的第一性原理出发,揭示了扩散去噪过程具有显著的「低频到高频」演变规律,并据此设计了动态路由机制。
智能体(Agent),即基于语言模型且具备推理、规划和行动能力的系统,正在成为现实世界 AI 应用的主导范式。
AI真的上天了。
我们以为语言是语法、规则、结构。但最新的Nature研究却撕开了这层幻觉。GPT的层级结构与竟与人大脑里的「时间印记」一模一样。当浅层、中层、深层在脑中依次点亮,我们第一次看见:理解语言,也许从来不是解析,而是预测。
实现通用机器人的类人灵巧操作能力,是机器人学领域长期以来的核心挑战之一。近年来,视觉 - 语言 - 动作 (Vision-Language-Action,VLA) 模型在机器人技能学习方面展现出显著潜力,但其发展受制于一个根本性瓶颈:高质量操作数据的获取。
近年来,基于扩散的视频生成模型的最新进展极大地提高了视频编辑的真实感和可控性。然而,文字驱动的视频对象移除添加依然面临巨大挑战:
觉得大模型消耗的算力过大,英伟达推出的8B模型Orchestrator化身「拼好模」,通过组合工具降本增效,使用30%的预算,在HLE上拿下37.1%的成绩。
白铂 博士,华为 2012 实验室理论研究部主任 信息论首席科学家
随着基础模型的日益成熟,AI领域的研发重心正从“训练更强的模型”转移到“构建更强的系统”。在这个新阶段,适配(Adaptation) 成为了连接通用智能与垂直应用的关键纽带。
见证历史!今天,首个由H100太空GPU训出LLM诞生了,它基于Karpathy nano-GPT训练。不仅如此,谷歌Gemma也在太空成功运行,向世界发出首句问候:地球人,你好。