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VLM 能够通过图像与文本信息对齐与融合实现跨模态理解、推理与生成任务。
VLA 能直接根据视觉画面和语言指令，生成机器人动作。
NSG 统计量量化了空间概率梯度与时间密度变化的比例。
Mem-𝛼 在多种基准测试中相较于现有的记忆增强智能体基线取得了显著改进。
SSP 展现了自博弈作为可扩展且数据高效的智能体 LLM 训练范式的潜力。
CudaForge 是一个简单有效且低成本的用于 CUDA 内核生成和优化的多智能体工作流程。
FractalForensics 在常见图像处理操作和 Deepfake 操作上有较好的鲁棒性和脆弱性。
ScaleNet 是一种通过权重共享扩展预训练视觉 Transformer（ViT）的新方法。
FlashMoBA 使理论上最优的小块尺寸变得实用，在 GPU 上实现高达 14.7 倍的加速。
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VLA 能直接根据视觉画面和语言指令，生成机器人动作。
NSG 统计量量化了空间概率梯度与时间密度变化的比例。
Mem-𝛼 在多种基准测试中相较于现有的记忆增强智能体基线取得了显著改进。
SSP 展现了自博弈作为可扩展且数据高效的智能体 LLM 训练范式的潜力。
CudaForge 是一个简单有效且低成本的用于 CUDA 内核生成和优化的多智能体工作流程。
FractalForensics 在常见图像处理操作和 Deepfake 操作上有较好的鲁棒性和脆弱性。
ScaleNet 是一种通过权重共享扩展预训练视觉 Transformer（ViT）的新方法。
FlashMoBA 使理论上最优的小块尺寸变得实用，在 GPU 上实现高达 14.7 倍的加速。
