
手机实现GPT级智能,比MoE更极致的稀疏技术:省内存效果不减|对话面壁&清华肖朝军
手机实现GPT级智能,比MoE更极致的稀疏技术:省内存效果不减|对话面壁&清华肖朝军在大模型争霸的时代,算力与效率的平衡成为决定胜负的关键。
在大模型争霸的时代,算力与效率的平衡成为决定胜负的关键。
高质量数据枯竭,传统预训练走向终点,大模型如何突破瓶颈?
“让机器人看懂世界、听懂指令、动手干活”正从科幻走向现实。
上海人形机器人玩家傅利叶,首款开源产品来了!刚刚,发布小·人形机器人——Fourier N1。据了解,首批开源内容,可以直接实现本体以及走路和小跑功能,未来傅利叶还将持续更新推理代码和训练框架,确保上述功能都能复现。
Qwen 3还未发布,但已发布的Qwen系列含金量还在上升。2个月前,李飞飞团队基于Qwen2.5-32B-Instruct 模型,以不到50美元的成本训练出新模型 S1-32B,取得了与 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 等尖端推理模型数学及编码能力相当的效果。如今,他们的视线再次投向了这个国产模型。
大家还记得那个 ICLR 2025 首次满分接收、彻底颠覆静态图像光照编辑的工作 IC-Light 吗?
在现实世界中,如何让智能体理解并挖掘 3D 场景中可交互的部位(Affordance)对于机器人操作与人机交互至关重要。所谓 3D Affordance Learning,就是希望模型能够根据视觉和语言线索,自动推理出物体可供哪些操作、以及可交互区域的空间位置,从而为机器人或人工智能系统提供对物体潜在操作方式的理解。
港中文、清华等高校提出SICOG框架,通过预训练、推理优化和后训练协同,引入自生成数据闭环和结构化感知推理机制,实现模型自我进化,为大模型发展提供新思路。
北京大学陈宝权教授团队提出RainyGS技术,通过结合物理模拟和3D高斯泼溅渲染框架,实现了真实场景中动态雨效的高质量仿真与呈现,真正实现「从真实到真实」,或者「以仿真乱真」,即Real2Sim2Real !相比现有的视频编辑工具(如 Runway),其物理真实性获得保证。
无监督学习训练整数规划求解器的新范式来了。