北大与微软亚研提出 BCP,让模型自己决定何时重规划
北大与微软亚研提出 BCP,让模型自己决定何时重规划在 action chunking 已成为 VLA 标配的今天,「一次执行多少步」几乎被所有工作当作一个固定的超参数。
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在 action chunking 已成为 VLA 标配的今天,「一次执行多少步」几乎被所有工作当作一个固定的超参数。
长期依赖外部模型,不是最好的选择。
当自动驾驶赛车以近 300 km/h 的时速在 F1 赛道上与周车进攻防守、交互博弈,它面对的问题早已不只是提升圈速。
Pixel 擅长表达 appearance,Code 擅长表达 structure;未来会进入 Pixel-Code 联合的视觉表达。
Scaling Law还在,但今天的大模型,已经不能只靠“参数量”来理解Scaling了。
完了,AI圈出「毒王」了!
逛WRC展区,我会带着三个问题看具身智能公司: 模型能不能处理复杂、长时序任务?操作系统是让AI当插件,还是真正嵌入了底层调度?本体有没有在成本和安全性上找到可规模化的平衡点?
今天的视频生成模型,已经越来越像一个会拍电影的导演。
上两天肝的视频上了热搜 + 热门,使用插件,针对 ds 模型可以提升不小的性能。
Qwen3.8-27B开始和顶级闭源模型正面叫板,过度思考是最大问题。