300万对样本、200万对实拍：深度估计的数据荒，终于被打破
300万对样本、200万对实拍：深度估计的数据荒，终于被打破做深度估计、深度补全的人，大概都有过这样一个瞬间。
来自主题: AI技术研报
7773 点击 2026-03-31 14:04
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做深度估计、深度补全的人，大概都有过这样一个瞬间。
你开会时，AI竟在偷偷升级？伯克利等四校开源MetaClaw，让Agent趁你开会、离席、睡觉时持续进化，直接打破「上线即冻结」这条行业铁律。
ICLR论文STEM架构率先提出「查表式记忆」架构，早于DeepSeek Engram三个月。它将Transformer的FFN从动态计算改为静态查表，用token索引的embedding表直接读取记忆，彻底解耦记忆容量与计算开销。
在生成式 AI 领域，视觉分词器（Visual Tokenizer）通常采用固定压缩率 —— 无论是单调的监控画面，还是复杂的动作大片，都被切分为等量的 Token。这种 "一刀切" 的做法不仅会造成巨大的计算冗余，也产生了 “信息量” 不同的 Token，不利于下游理解生成任务处理。
几何问题，真的只是“推理难”吗？
自从大语言模型诞生起至今，AI 已经润物无声地融入了我们的工作生活，也成为了现代社会的重要组成部分。
机器人能认出杯子，却看不懂杯口朝哪、离自己多远、该抓哪里。
本文综合北京大学王选计算机研究所发布的 ProactiveVideoQA 和 MMDuet2 两篇论文，介绍视频多模态大模型如何实现 “主动交互”—— 在视频播放过程中自主决定何时发起回复，而非等待用户提问。ProactiveVideoQA 提出评估指标和 benchmark，MMDuet2 则通过强化学习训练方法实现了 SOTA 性能，无需精确的回复时间标注即可训练出及时、准确的主动交互模型。
在具身智能领域，机器人操作的泛化能力一直是一个核心挑战。当前，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型主要分为两大范式：端到端模型与分层模型。端到端 VLA 模型（如 RT-2 [1], OpenVLA [2]）严重依赖海量的 “指令 - 视觉 - 动作” 成对数据，获取成本极高，导致其在面对新任务或新场景时零样本泛化能力受限。
Karpathy给一支平均年龄25岁的「叛军」站台，红杉和GV连眼都不眨就拍出1.8亿美金。这群人放话：要么把效率干得比人脑高10倍，要么看着AI把地球烧干！