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清华系星动纪元具身模型登顶全球第一，超越 GPT-6 与英伟达
星动纪元的具身智能模型在全球榜单登顶，超越 GPT-6 与英伟达相关方案，且未依赖外挂模块或额外数据。其方法将视频预测与动作学习分阶段训练、解耦并重新排序。
量子位23 天前
#视频预测
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TuBA：多维序列建模的 Tucker 瓶颈注意力
论文提出 Tucker 瓶颈注意力（TuBA），利用低秩张量结构实现高效全局 token 混合，将隐藏张量投影到紧凑 Tucker 核心上做多头注意力。在视频预测和全球天气预报上，它比标准自注意力最多降低 24.7% 和 37.1% 误差，计算量减少 66.6% 和 85.1%。
arXiv cs.LG24 天前