论文
Attention Is All You Need 提出 Transformer 架构,奠定现代大模型基础。
- 会议/期刊
- NeurIPS
- 发表年份
- 2017
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清华联合正行创新、无问芯穹提出 Harness VLA:记忆增强的 Harness 层把冻结 VLA 封装为可重试的接触丰富原语,与解析原语组合执行,零微调在 LIBERO-Pro 拿下 82.4%,低成本路线正面击败重训派。
蚂蚁灵波发布 LingBot-VA 2.0:以 SemVAE 统一视觉与动作分词、因果预训练配稀疏 MoE 骨干、异步推理实现高频闭环控制,真机验证少样本泛化。具身原生路线与暴力 Scaling 路线正面对照。
小米机器人团队发布Xiaomi-Robotics-1,用10万+小时UMI真实操作轨迹预训练VLA模型,RoboCasa365以57.4%刷新SOTA,代码与权重将开源。
提出 Transformer 架构,奠定现代大模型基础。
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神经网络表达能力理论,Arora深度学习理论代表。
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主动询问人类偏好学习奖励函数,降低人机交互成本。
MAML元学习算法,少样本快速适应的奠基工作。
基于人类反馈的强化学习奠基论文,RLHF范式的起点。