首个评测视觉语言模型预测性空间推理能力的基准,聚焦场景构建与动态推演
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为视觉语言模型智能体构建演化的原生视觉技能,避免文本线性化导致的空间信息损失
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面向实时机器人控制的世界-动作模型长上下文扩展框架,兼顾延迟与感知完整性
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基于扩散引导模型预测控制的 JEPA 世界动作模型,提升长视野动作规划一致性
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对 AI 安全基准进行心理测量学审计,揭示整体分数掩盖的属性偏差风险
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利用价值表征预测对齐泛化能力,揭示后训练对齐效果在未见场景中的失效机制
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基于功能可供性的场景感知人-物交互分解建模框架,支持复杂 3D 场景合成
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将视觉世界建模能力嵌入多模态大模型,增强空间、具身、物理与时间推理
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为安全关键强化学习设计统一贝尔曼算子,兼顾任务最优性与硬性安全约束
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面向复杂真实环境的稳定、高效、可复用机器人自主进化框架
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首个面向高动态真实世界视频流的流式视觉语言模型评测基准
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可行性感知的安全过滤强化学习框架,分离安全约束与任务优化更新路径
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基于人类数据学习通用人形机器人控制策略,突破关节级动作耦合瓶颈
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将 AI 智能体视为生态种群,揭示协作引发失控增长的临界数量阈值
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融合密度比估计与位移场动力学视角,统一分布偏移的两种建模范式
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从预调节器空间视角重构 AdamW 优化器状态 4-bit 量化,抑制误差传播
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基于白盒探针的大规模欺骗检测方法,在前沿监控场景中实现可扩展部署
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首次将分岔系统建模引入深度学习,支持单输入多解的物理系统生成
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提出 reViT 架构,单 Transformer 块循环复用即可匹配全深度视觉编码器精度
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首个面向智能体 LEGO 套件设计能力的基准测试,要求语义、结构与可构建性三重验证
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针对具身机器人控制的大规模强化学习,提出缓解探索瓶颈的数据配比方法
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对 METR AI 时间尺度指标的统计重评估,覆盖 228 项任务与 26 个模型
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面向动作生成器的场景感知安全过滤框架,解决文本驱动运动生成中的目标误判风险
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从第一视角视频建模3D物体记忆持久性,为具身智能提供认知基础
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引入陈述偏好经济学方法,解决无标准答案场景下大模型评估难题
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探讨AI数学突破对以太坊钱包签名方案构成的短期安全威胁
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面向AI科研能力评估的新基准,聚焦论文复现率与数学难题求解
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发现大模型在诱导性虚假应答时推理token出现异常尖峰现象
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基于期权隐含收益分布指导的股票期权交易智能体框架
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面向多形态具身智能体的跨任务评测基准,覆盖数字与物理世界能力迁移
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