
上交研究登Nature大子刊!可微分物理首次突破端到端无人机高速避障
上交研究登Nature大子刊!可微分物理首次突破端到端无人机高速避障上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法,该研究首次将可微分物理训练的策略成功部署到现实机器人中,实现了无人机集群自主导航,并在鲁棒性、机动性上大幅领先现有的方案。
上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法,该研究首次将可微分物理训练的策略成功部署到现实机器人中,实现了无人机集群自主导航,并在鲁棒性、机动性上大幅领先现有的方案。
你有没有想过,一家只有四个员工的公司,能做到年收入600万美元?这听起来像是天方夜谭,但 Oleve 正在让这个看似不可能的故事成为现实。我最近深入研究了这家由 Sid Bendre 领导的创业公司,发现了一个令人震撼的事实:他们不仅实现了这个惊人的财务数据,还在短短两年内服务了超过500万用户,从第九个月开始就实现了盈利。
现在,国内研究机构就从数据基石的角度出发,拿出了还原真实动态世界的新进展:上海人工智能实验室、北京理工大学、上海创智学院、东京大学等机构聚焦世界生成的第一步——世界探索,联合推出一个持续迭代的高质量视频数据集项目——Sekai(日语意为“世界”),服务于交互式视频生成、视觉导航、视频理解等任务,旨在利用图像、文本或视频构建一个动态且真实的世界,可供用户不受限制进行交互探索。
余家辉。 一个在中文互联网几乎隐形的名字,却让硅谷两大AI巨头撕破脸皮。
Ilya,被迫当公司CEO了。是的,即便两次改变了AI、改变了世界,但Ilya一直是研究员、首席科学家…而这一次,不得不当自己创办公司的CEO。全怪Meta挖人太狠,全怪扎克伯克开的薪资条件无法拒绝。
近日,北京大学王选计算机研究所周嘉欢团队在人工智能重要国际期刊 IEEE TPAMI 发布了一项最新的研究成果:LSTKC++ 。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题,从训练数据和模型结构两方面,系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力,并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
MLA-Trust 是首个针对图形用户界面(GUI)环境下多模态大模型智能体(MLAs)的可信度评测框架。该研究构建了涵盖真实性、可控性、安全性与隐私性四个核心维度的评估体系,精心设计了 34 项高风险交互任务,横跨网页端与移动端双重测试平台,对 13 个当前最先进的商用及开源多模态大语言模型智能体进行深度评估,系统性揭示了 MLAs 从静态推理向动态交互转换过程中所产生的可信度风险。
人工智能(AI),如果可以像人类一样“思考”,或许能够帮助我们理解人类的思维方式,尤其是不同心理状态(如抑郁或焦虑)的人群如何做出决策,进而为人类健康研究提供一个新视角。
DeepMind新研究揭示了当与推理无关的想法,被直接注入到模型的推理过程中时,它们却难以恢复,而且越大的模型越难恢复。