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Loop Transformer与潜空间思考
过去几年，提升大模型推理能力的一条主线，是让模型把中间步骤写出来，也就是思维链（CoT）。这种方法直观有效，但代价同样很高：模型必须一个词元一个...
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流匹配原理解释
本文系统讲解流匹配（Flow Matching）的核心原理，目标是让读者在读完之后，能够理解 Lipman et al. (2023) 论文《F...
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全双工多模态大模型
概述 全双工大模型（Full-Duplex LLM）正在重塑人机交互范式——从"对讲机式"的回合制对话迈向"电话式"的自然交流。从2023-20...
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面向 VLA 的世界模型
世界模型能够对环境在动作、语言指令或多模态上下文下的演化过程进行建模，因此为超越静态数据集上的直接策略学习、提升VLA系统提供了一种关键机制。世...
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世界动作模型（World Action Models）构建能够在非结构化物理环境中感知、推理和行动的机器人，长期以来一直是具身人工智能研究的核心目标。近年来，该领域逐渐聚焦于一种强大的范式：视觉-语...
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世界模型（World Models, WM）
世界模型的定义长期以来一直是广泛争议的焦点。不同的研究采用了关于世界模型的不同定义。一个共识是，世界模型是一种内部表示，用于建模环境动态以及动作...
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零基础入门深度学习(10) - Transformer (3/3)时隔八年，再次提笔续写这个系列。毫无疑问，智能时代已经到来，AGI（通用人工智能）似乎也不再是遥不可及的梦想。大模型，作为目前最接近实现AGI的...
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零基础入门深度学习(9) - Transformer (2/3)
时隔八年，再次提笔续写这个系列。毫无疑问，智能时代已经到来，AGI（通用人工智能）似乎也不再是遥不可及的梦想。大模型，作为目前最接近实现AGI的...
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零基础入门深度学习(8) - Transformer (1/3)
时隔八年，再次提笔续写这个系列。毫无疑问，智能时代已经到来，AGI（通用人工智能）似乎也不再是遥不可及的梦想。大模型，作为目前最接近实现AGI的...