机器之心

ICRA 2025｜清华x光轮：自驾世界模型生成和理解事故场景

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AIxiv专栏分享了一项名为AVD2的研究成果，旨在提升自动驾驶系统对事故场景的理解。通过生成与自然语言描述一致的事故视频并结合多任务学习技术，AVD2增强了事故分析能力，并提出了一个新的数据集EMM-AU来推动相关研究。

多元推理刷新「人类的最后考试」记录，o3-mini(high)准确率最高飙升到37％

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研究者提出了一种多元推理方法，结合多种模型和方法来提高推理模型在复杂基准上的准确率。该方法通过交互式定理证明器、代码自动验证和 best-of-N 算法等技术，显著提升了 IMO 组合问题和 ARC 谜题的解决能力，并解决了大量人类无法解答的问题。

让大模型成为能够操控计算机的智能体，作者带来OmniParser V2详解

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OmniParser V2 是通过更大规模的交互元素检测数据和图标功能描述数据训练，实现更高效的 GUI 解析，并在 ScreenSpot Pro 基准测试中取得了 39.6 的 SOTA 准确率。