VeBrain 使机器人可以 “看到、思考、行动”

BCM 对工业缺陷检测技术的发展具有重要推动作用。

机器遗忘满足隐私保护、法律要求或版权保护等需求。

嫁接是一种编辑预训练扩散 transformer（DiT）的简单方法。

PENCIL 旨在让大模型在生成的过程中动态擦除中间不需要的结果，直到得到最后的答案。

RAP 是一种无需训练的基于 RAG 技术的高分辨率图像感知插件。

字错率是评估语音识别或文本比对系统性能的重要指标。

Speaker Similarity 旨在衡量两个语音样本是否来自同一个说话人，或者两个样本的相似程度。

引导采样是一种用于生成模型中增强样本质量的技术，旨在提升生成模型的控制能力。

浅度自我反思旨在通过对模型的即时反馈进行局部调整，以快速优化当前任务或行为的表现。

多模态思维可视化旨在通过多种不同的模态协同工作，提供对思维、决策和信息处理过程的更加直观和综合的展示。

稀疏自编码器是一种无监督机器学习算法。

连续概念混合旨在通过混合不同概念或特征来生成新的数据样本，扩展模型的学习和推理能力。

演绎数据库算术推理旨在通过推理规则和数学运算对数据库中的数据进行推导与计算。

令牌级偏好对齐方法旨在减少大型视觉语言模型 (LVLMs) 幻觉问题。

推理时扩展是一种通过增加推理阶段的计算资源来提升大型语言模型 (LLMs) 性能的方法。

慢感知旨在通过将感知过程拆分，实现对几何图形等的精细感知，以提升多模态大模型在视觉推理任务中的表现。

思维进化旨在通过创新的方式扩展推理时计算资源的利用，让模型更有效地处理复杂问题。

大型行动模型旨在实现从语言交互到真实世界行动执行的转变，推动人工智能迈向通用人工智能 (AGI) 。

语义频率提示旨在通过频率域的分析和选择性学习，解决传统空间域方法的局限性。

ASAL 旨在利用基础模型自动化地探索人工生命领域中的模拟空间。

离线元强化学习旨在利用离线数据来训练模型，使其能够快速适应新任务或新环境，而无需大量的在线交互。

分布外泛化关注的是让模型在面对未知或未见过的数据分布时，仍然能够保持良好的性能和稳定性。

通用逼近理论表明具有足够复杂结构的神经网络能够以任意精度逼近任何连续函数。

VeBrain 使机器人可以 “看到、思考、行动”

BCM 对工业缺陷检测技术的发展具有重要推动作用。

机器遗忘满足隐私保护、法律要求或版权保护等需求。

嫁接是一种编辑预训练扩散 transformer（DiT）的简单方法。

PENCIL 旨在让大模型在生成的过程中动态擦除中间不需要的结果，直到得到最后的答案。

RAP 是一种无需训练的基于 RAG 技术的高分辨率图像感知插件。

字错率是评估语音识别或文本比对系统性能的重要指标。

Speaker Similarity 旨在衡量两个语音样本是否来自同一个说话人，或者两个样本的相似程度。

引导采样是一种用于生成模型中增强样本质量的技术，旨在提升生成模型的控制能力。

浅度自我反思旨在通过对模型的即时反馈进行局部调整，以快速优化当前任务或行为的表现。

多模态思维可视化旨在通过多种不同的模态协同工作，提供对思维、决策和信息处理过程的更加直观和综合的展示。

稀疏自编码器是一种无监督机器学习算法。

连续概念混合旨在通过混合不同概念或特征来生成新的数据样本，扩展模型的学习和推理能力。

演绎数据库算术推理旨在通过推理规则和数学运算对数据库中的数据进行推导与计算。

令牌级偏好对齐方法旨在减少大型视觉语言模型 (LVLMs) 幻觉问题。

推理时扩展是一种通过增加推理阶段的计算资源来提升大型语言模型 (LLMs) 性能的方法。

慢感知旨在通过将感知过程拆分，实现对几何图形等的精细感知，以提升多模态大模型在视觉推理任务中的表现。

思维进化旨在通过创新的方式扩展推理时计算资源的利用，让模型更有效地处理复杂问题。

大型行动模型旨在实现从语言交互到真实世界行动执行的转变，推动人工智能迈向通用人工智能 (AGI) 。

语义频率提示旨在通过频率域的分析和选择性学习，解决传统空间域方法的局限性。

ASAL 旨在利用基础模型自动化地探索人工生命领域中的模拟空间。

离线元强化学习旨在利用离线数据来训练模型，使其能够快速适应新任务或新环境，而无需大量的在线交互。

分布外泛化关注的是让模型在面对未知或未见过的数据分布时，仍然能够保持良好的性能和稳定性。

通用逼近理论表明具有足够复杂结构的神经网络能够以任意精度逼近任何连续函数。