端到端 - AI在线

首篇AI自写论文通过ICLR 2025同行评审！6.25高分碾压人类，AI独挑科研大梁

首篇完全由AI生成的论文，竟通过了ICLR 2025同行评审！刚刚，Sakana AI正式亮相AI Scientist-v2版本，直接踢破了AI顶会的大门。从提出科学假设、设计实验、到编写代码、运行实验、分析数据、绘制图表，再到撰写完整论文，所有环节均由AI完成。

5分钟顶人类8小时！OpenAI Deep Research订阅全推送，端到端强化微调是关键

Deep Research（深度研究）是继「Operator」之后，OpenAI推出的第二个智能体，利用模型的推理能力，综合分析浩瀚的互联网信息，从而完成复杂的研究任务。月初，OpenAI首先向ChatGPT Pro用户开放了Deep Research功能。最近，进一步开放给了更多等级的订阅用户。

全球首测！OpenAI开源SWELancer，大模型冲击100万年薪

今天凌晨2点，OpenAI开源了一个全新评估大模型代码能力的测试基准——SWE-Lancer。目前，测试模型代码能力的基准主要有SWE-Bench和SWE-BenchVerified，但这两个有一个很大的局限性，主要针对孤立任务，很难反映现实中软件工程师的复杂情况。例如，开发人员需处理全技术栈的工作，要考虑代码库间的复杂交互和权衡。

北大、KAUST、字节联合提出“可逆扩散模型”赋能图像重建，代码已开源！

本篇文章来自公众号粉丝投稿，论文提出了一种可逆扩散模型（Invertible Diffusion Models，IDM）。这一方法通过引入（1）端到端的训练框架与（2）可逆网络设计，有效提升了图像重建的性能与效率。一、论文信息论文标题：Invertible Diffusion Models for Compressed Sensing论文作者：Bin Chen（陈斌）, Zhenyu Zhang（张振宇）, Weiqi Li（李玮琦）, Chen Zhao（赵琛）, Jiwen Yu（余济闻）, Shijie Zhao（赵世杰）, Jie Chen（陈杰） and Jian Zhang（张健）作者单位：北京大学信息工程学院、阿卜杜拉国王科技大学、字节跳动发表刊物：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)发表时间：2025年2月5日正式版本：：：、任务背景扩散模型作为当前非常知名且强大的生成模型之一，已在图像重建任务中展现出极大的潜力。

关于自动驾驶，尤其是端到端自动驾驶：到底有哪些可能的量产技术路线？

0.1 什么是端到端？首先定义端到端，当然有很多说法。我觉得，起码说相对于分阶段而言，规划不只是根据感知和预测的结果，而是其隐特征。

不跟 OpenAI 玩了，人形机器人公司 Figure 称自研端到端取得“重大突破”

位于硅谷的机器人新创企业 Figure今日通过社交平台 X 宣布，终止与人工智能巨头 OpenAI 的合作关系。该公司声称取得“重大突破”，决定将重心转向自主研发人工智能技术。

灵初智能发布首个基于强化学习的端到端具身模型 Psi R0，双灵巧手协同进行复杂操作

该模型支持双灵巧手协同进行复杂操作，将多个技能串联混训，生成具有推理能力的智能体，从而完成并闭环长程灵巧操作任务。并且，Psi R0还可以实现跨物品、跨场景级别的泛化。

2 小时内收集数据学会新任务，星动纪元端到端原生机器人大模型 ERA-42 发布

模型不需要任何预编程技能，完全基于其泛化和自适应力，能在不到 2 小时内通过收集少量数据就学会执行新的任务。

大幅超越所有SOTA！地平线DiffusionDrive：生成式方案或将重塑端到端格局？

写在前面&笔者的个人理解近年来，由于感知模型的性能持续进步，端到端自动驾驶受到了来自工业界和学术界的广泛关注，端到端自动驾驶算法直接从原始传感器采集到的信息输入中学习驾驶策略。这种基于数据驱动的方法为传统的基于规则的运动规划提供了一种可扩展且强大的替代方案，而传统的基于规则的运动规划通常难以推广到复杂的现实世界驾驶环境。为了有效地从数据中学习驾驶过程，主流的端到端规划器通常从自车查询中回归出单模轨迹，如下图所示。

下注端到端：一场具身智能的谨慎豪赌

作者 | 赖文昕编辑 | 陈彩娴上个月末，世界机器人大会（WRC 2024）在北京刚刚结束，27 款人形机器人果然成为了会场中的主角。夹爪叠衣服、做汉堡，灵巧手抓鸡蛋、演手舞，轮式进商超，双足满场逛......在这场硅基生命的大 party 里，人形机器人们的才艺都得到了充分的展示，特别是在操作能力上有了显著提升。在具身智能时代，人形机器人代表着人类创造者对通用机器人终极形态的一大向往。