新闻资讯7
牛建伟:VLA是弯路,要做物理世界GPT
AI科技评论
AI 摘要
牛建伟:VLA是弯路,用大模型最不擅长的方式做事,有模型小、与本体绑定深、无反馈记忆机制等问题。他主张分层架构,做万亿参数空间智能大模型,已搭成物理世界的OpenClaw。
阅读原文 · AI科技评论
对话地平线前高管牛建伟:万亿参数大模型如何重塑具身智能
具身智能赛道分“VLA派”“智驾降维派”和“大模型派”。地平线前高管牛建伟认为VLA是弯路,主张用分层架构,以万亿参数“空间智能大模型”做大脑,VA小模型执行操作,目标是做物理世界的OpenClaw。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
产品应用8
鹿明发布NexCore助力具身智能落地
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore,试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路,让机器人能力成可复用‘技能资产’,解决具身智能技能生产效率问题。
机器之心
新闻资讯8
王兴兴:宇树上市,“非共识”创业路迎挑战
2026年宇树科技成功上市,创始人王兴兴创业十年有诸多“非共识”观点。如高性能机器人不意味昂贵,堆数据难带来具身智能,AI强对硬件要求或降低。如今宇树成行业共识,也面临新挑战。
甲子光年
算法论文8
复旦&引望WAM-Diff2让自动驾驶解码提速15.1倍
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
机器之心
产品应用7
墨奇:Agentic - Native解具身智能长程执行难题
具身智能中长程执行成关键问题,墨奇智能发布具身模型架构MoRA,提出Agentic - Native技术路线,让Agentic能力原生存在于策略模型中,还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
甲子光年