
真实场景也能批量造「险」!VLM+扩散模型打造真实域自动驾驶极限测试
真实场景也能批量造「险」!VLM+扩散模型打造真实域自动驾驶极限测试浙江大学与哈工大(深圳)联合推出SafeMVDrive,利用扩散模型结合VLM实现批量化多视角真实域的安全关键视频生成。该方法在保持画质与真实感的同时,显著增强了驾驶场景的危险性。生成的场景用于端到端自动驾驶系统的极限压测,可使得模型的碰撞率提升50倍。
浙江大学与哈工大(深圳)联合推出SafeMVDrive,利用扩散模型结合VLM实现批量化多视角真实域的安全关键视频生成。该方法在保持画质与真实感的同时,显著增强了驾驶场景的危险性。生成的场景用于端到端自动驾驶系统的极限压测,可使得模型的碰撞率提升50倍。
在构建更强大的 AI 模型的这场竞赛中,传统路径很简单:升级到最新最强大的硬件。但 Cursor 发现释放下一代 GPU 的真正潜力远非即插即用那么简单。
仅凭少量后训练微调,机器人就能完全自主、连续不断地完成床铺整理任务。 而它的每一步思考与动作实时投放在大屏幕上。
全栈开源生态系统:涵盖Agent框架(MiroFlow)、模型(MiroThinker)、数据(MiroVerse)和训练基础设施(MiroTrain / MiroRL)的全栈开源方案,所有组件和流程均开放共享,便于学习、复用与二次开发。
九天基础大模型3.0震撼发布!在2025世界人工智能大会上,九天基础大模型端到端技术全面升级
为什么机器人能听懂指令却做不对动作?语言大模型指挥机器人,真的是最优解吗?端到端的范式到底是不是通向 AGI 的唯一道路?这些问题背后,藏着机器智能的未来密码。
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3D生成又补齐了一块重要拼图——物理属性! 南洋理工大学-商汤联合研究中心S-Lab,及上海人工智能实验室合作提出了PhysXNet,号称首个系统性标注的物理基础3D数据集。
GPT-4o、Gemini这些顶级语音模型虽然展现了惊人的共情对话能力,但它们的技术体系完全闭源。
多模态模型学会“按需搜索”!字节&NTU最新研究,优化多模态模型搜索策略——通过搭建网络搜索工具、构建多模态搜索数据集以及涉及简单有效的奖励机制,首次尝试基于端到端强化学习的多模态模型自主搜索训练。