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机器人操控革新:732M模型力压7B,解锁视频中的物理洞察力

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新智元报道机器人控制中的「数据困境」是业界长期关注的难题:要使机器人掌握精细操作,传统方法依赖大量人工标注的数据,这不仅耗资巨大,且耗时漫长。如何突破这一瓶颈?大规模视频生成模型通过学习海量视频数据,已经隐含地理解了物理世界的运作规则:物体如何移动、力如何传递、空间关系如何演变。这些知识与机器人操控所需的物理直觉高度契合。关键在于:能否将视频模型中的物理先验知识应用到机器人控制中?中山大学王广润教

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AlphaEvolve升级!DeepMind运用AI培育算法,超越人类设计的所有成果

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新智元报道DeepMind 最新论文介绍了一种名为AlphaEvolve的技术,它将算法源代码视作基因组,并利用Gemini执行遗传操作,以进化出全新的博弈论算法。AlphaEvolve创新性地「繁殖」出了一批前所未有的博弈论算法。这些算法不仅在性能上超越了人类精心设计的经典方案,在底层机制的创造性方面也令人惊叹——它们采用了一些人类研究者从未设想过的反直觉方法。传统的人类算法设计不再局限于简单的

科技3 阅读
何恺明团队推出GeoPT,开创性预训练方法助力模型自主学习真实物理法则

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静态3D资产缺乏动力学信息,而真实物理标签的成本又极高—— 物理仿真的扩展性该如何实现? 何恺明团队的最新研究提出了一种新的解决方案GeoPT—— GeoPT创新地引入了合成动力学(Synthetic Dynamics),将静态几何提升至动态空间,使模型能在无标签数据中通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。 在同等精度条件下,GeoPT最多可以减少60%的物理仿真数据需求。 接下来让我们进一步

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