从「说错话」到「干错事」:复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
从「说错话」到「干错事」:复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述具身智能(Embodied AI)正在快速从实验室走向真实世界。
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具身智能(Embodied AI)正在快速从实验室走向真实世界。
智象未来正式发布基于新一代原生全模态模型架构 Unified Transformer(UiT)打造的图像大模型 HiDream-O1-Image-Pro。这一超2千亿参数的原生全模态图像大模型,不仅在多个基准测试中刷新 SOTA 纪录,也标志着智象未来正向图像、视频、文本、音频等多模态统一建模的“原生全模态”阶段迈进。
最近,来自上海创智学院、复旦大学等机构的研究者提出了 Hallo-Live,试图正面解决这个矛盾。论文于 2026 年 4 月 26 日 发布在 arXiv。该方法将 异步双流扩散(Asynchronous Dual-Stream Diffusion) 与 人类偏好引导蒸馏(Human-Centric Preference-Guided DMD) 结合起来
近年来,Mixture-of-Experts(MoE)已经成为大模型扩展的重要架构之一。相比稠密 Transformer,MoE 通过稀疏激活机制,在每个 token 上只调用少量专家,从而在控制计算成本的同时扩大模型容量。然而,一个长期存在的问题是:专家越多,并不意味着专家真的学得越 “专”。
训练强化学习智能体时,一个常见问题是:有些 level 太简单,智能体跑几遍就会;有些 level 又太难,智能体几乎得不到有效反馈。前者只是在重复已有能力,后者则会把训练预算消耗在无效探索上。真正有价值的训练环境,往往位于二者之间。
如果把现在最热门的几条 3D 生成技术线放在一起看,你会发现它们正在遇到一个很像的问题。
在教育科技领域,题库是核心资产,更是连接学生、教师与知识体系的关键入口。
不出所料,之前爆料的 Gemini Omni 正式发布了。
刚刚 Anthropic 又给他们的官方 Managed Agents 加了俩功能:自托管沙箱 self-hosted sandboxes 和 MCP 隧道 MCP tunnels
如今的 AI Agent 正在大规模落地,其中应用最广且最受关注的当数 Claude Code,Codex,Cursor 这类 coding agent。过去的一年里,这类 coding agent 产品迭代迅速,在一年内将在 swe-bench- verified 的准确率提高到了 78%+。