ICLR 2025

本文将介绍人工智能领域顶级会议 ICLR 2025 接收的论文 "ET-SEED: Efficient Trajectory-Level SE (3) Equivariant Diffusion Policy"。该论文由北京大学前沿计算研究中心的董豪教授团队完成，三位共同第一作者分别是：铁宸睿（本科...

图一：我们引入了三维意图定位（3D Intent Localization）任务，其目标为根据人类的意图描述（例如：“我想要一个能支撑背部并缓解压力的物体”），在三维场景中对目标物体进行三维边界框的检测。与此相对，现有的三维视觉定位方法则依赖于人类的推理和参考信息来进行目标检测。该示意图清楚地划分了...

本文深入探讨了大语言模型在预训练数据选择方面的重要性，并介绍了一种名为 DataMan 的数据管理器。该管理器旨在通过对预训练数据进行质量评分和领域识别，从而优化 LLM 的预训练过程。此项研究由浙江大学和阿里巴巴千问团队合作完成。 在 Scaling Law 的背景下，预训练数据的选择显得愈发重要...