搜索
Orr Zohar的指导老师Serena Yeung-Levy教授于2018年获得斯坦福大学博士学位，师从李飞飞和Arnold Milstein。2017年至2019年期间，Serena Yeung-Levy曾与Justin Johnson和李飞飞共同教授斯坦福大学卷积神经网络课程。
近年来，视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）在诸多机器人任务上取得了显著的进展，但它们仍面临一些关键问题，例如由于仅依赖从成功的执行轨迹中进行行为克隆，导致对新任务的泛化能力较差。
控制无人机执行敏捷、高机动性的行为是一项颇具挑战的任务。传统的控制方法，比如 PID 控制器和模型预测控制（MPC），在灵活性和效果上往往有所局限。而近年来，强化学习（RL）在机器人控制领域展现出了巨大的潜力。通过直接将观测映射为动作，强化学习能够减少对系统动力学模型的依赖。
视频生成模型卷得热火朝天，配套的视频评价标准自然也不能落后。 现在，北京大学MMCAL团队开发了首个用于视频编辑质量评估的新指标——VE-Bench，相关代码与预训练权重均已开源。
DeepSeek新版模型正式发布，技术大佬们都转疯了！ 延续便宜大碗特点的基础之上，DeepSeek V3发布即完全开源，直接用了53页论文把训练细节和盘托出的那种。
就在OpenAI热闹的12天发布会刚刚落下帷幕，谷歌的火力全开新模型Voe2和Gemnini2吸引了全球AI开发者的眼球时，Meta作为三巨头之一则在筹划着一场静悄悄的革命。
1822 年，电学之父法拉第在日记中写到“既然通电能够产生磁力，为什么不能用磁铁产生电流呢？我一定要反过来试试！”。于是在 1831 年，第一台发电机被发明，推动了人类进入电气化时代。
最近，类 o1 模型的出现，验证了长思维链 (CoT) 在数学和编码等推理任务中的有效性。在长思考（long thought）的帮助下，LLM 倾向于探索、反思和自我改进推理过程，以获得更准确的答案。
大模型中，线性层的低比特量化已经逐步落地。然而，对于注意力模块，目前几乎各个模型都还在用高精度（例如 FP16 或 FP32）的注意力运算进行训练和推理。并且，随着大型模型需要处理的序列长度不断增加，Attention（注意力运算）的时间开销逐渐成为主要开销。
o3在超难推理任务ARC-AGI上的成绩，属实给人类带来了不少震撼。 但有人专门研究了它不会做的题之后，有了更有趣的发现—— o3之所以不会做这些题，原因可能不是因为太难，而是题目的规模太大了。