近年来，机器人技术和具身人工智能（AI）领域取得了显著进展，特别是在模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）方面。这些进展使得智能体可以在不同的任务中学习并执行复杂的行为。然而，尽管已经取得了这些进展，智能体在任务 Read more
论文The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Kno Read more
近年来，具身智能体（Embodied Agents）在人工智能研究中受到了越来越多的关注。这些智能体需要具备理解环境、感知视觉信息以及执行复杂任务的能力。多模态大型语言模型（Multi-modal Large Language Models, MLLMs）的兴起，使得基于大规模预 Read more
OpenAI o3-mini是 OpenAI 研发的一款增强推理能力的语言模型，其核心训练方法采用大规模强化学习，并能够运用“思维链”（Chain of Thought，CoT）进行推理。这一方法允许模型在生成最终回答之前先进行逻辑推理，并得出合理的结论，从而提高答案的准确性，同 Read more
物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，PINNs）是一种新兴的深度学习方法，它结合了前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）与用常微分方程（ODE）或偏微分方程（PDE）表示的系统先验知识。这种方法 Read more
论文Improving LLM Leaderboards with Psychometrical Methodology通过心理测量学方法（Psychometrical Methodology）分析 LLM 排行榜（Leaderboards）的测量质量，发现其存在测量效度不足、排 Read more
近年来，大规模语言模型（LLMs）的快速发展使其在推理、代码生成、科学计算等任务上展现出越来越强的能力，逐步缩小了与人工通用智能（AGI）之间的差距。然而，即使是最先进的 LLM，如 OpenAI 的 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet，仍然在一些高阶推理任务上 Read more
论文ASAP: Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole-Body Skills提出ASAP框架，该架构通过两阶段训练和delta动作模型的结合，有效解决了仿真与现实世 Read more
PhysicsX是一家专注于将人工智能应用于工程领域的公司，其推出的Airplane技术演示器基于最新的“大型几何模型LGM-Aero”，旨在通过生成式设计和深度学习加速航空航天工程中的设计流程。该工具面向无人机爱好者、科技爱好者及专业航空航天工程师，提供从概念生成到性能预测的全 Read more
论文A decoder-only foundation model for time-series forecasting提出了一种解码器专用的时间序列基础模型 TimesFM，通过大规模时间序列数据的预训练，使其具备强大的零样本预测能力，能够高效适应不同任务，减少计算成本，并在 Read more
论文Evolving Deeper LLM Thinking提出了一种创新的进化搜索策略——Mind Evolution，旨在通过更加高效地利用推理时间计算资源，提升大型语言模型（LLM）在解决复杂问题时的推理能力。传统的LLM解决问题方法往往依赖于单一的推理步骤或固定的推理路径 Read more
论文Gated Delta Networks: Improving Mamba2 with Delta Rule提出了Gated DeltaNet架构，通过结合门控机制和Delta更新规则，提升线性Transformer在长序列建模和信息检索任务中的表现。 论文作者为Songli Read more