「魔法大模型3.0矩阵」共找到 8718 篇相关文章
Facet-0:NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型,用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%,能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练,降低人工干预率,提高失败恢复率。
4 万星开源项目被指造假!MemGPT 作者开撕 Mem0:为营销随便造数据,净搞没有意义的测试!
高人气开源智能体记忆项目 Mem0 发布论文,称在 LOCOMO 测试打败对手。MemGPT 创始团队 Letta AI 联合创始人公开指控其造假,称测试无意义,自己轻松超其基准数据。二者都为解决大模型长期记忆问题而诞生。
4万星开源项目被指造假!MemGPT作者开撕Mem0:为营销随便造数据,净搞没有意义的测试!
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人,MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题,Letta认为能力比工具重要,并给出评估智能体记忆能力的方法。
极佳视界获新一轮亿元级 A1 轮融资,CEO:“物理世界 ChatGPT 时刻”将在 2 至 3 年内到来
近日,极佳视界完成新一轮亿元级 A1 轮融资,由华为哈勃、华控基金联合投资。该公司聚焦物理 AI,其创始人兼 CEO 黄冠博士称‘物理世界 ChatGPT 时刻’2 至 3 年内到来,世界模型技术价值已现。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻?字节世界模型新作,仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”,无需依赖语言模型,仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务,成功率远超主流模型,代码与模型已开源。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
英伟达放话:小模型才是Agent的未来!
英伟达论文指出,当前用大模型构建AI Agent是资源浪费,提出小模型才是Agentic AI未来,给出三点理由,还提供从大模型迁移到小模型的六步流程,并分析三个开源项目,呼吁行业追求效能。
一文彻底搞懂 MCP:AI 大模型的标准化工具箱
MCP(模型上下文协议)是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的新技术,是 AI 大模型的标准化工具箱。它能让大模型与外界互动、获取信息、完成任务,整合 Function Call 标准,几乎所有大模型都可接入。
全球开源大模型,前十五名全是中国的
近日,随着新一代大语言模型更新,开源大模型成热门话题。Design Arena排行榜上,若设定为“开源”,前15名均为国产开源大模型,排名第一的是DeepSeek - R1 - 0528 ,智谱、阿里等厂商多款模型上榜。
硬核「吵」了30分钟:这场大模型圆桌,把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中,多位行业大佬围绕大模型展开辩论,话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题,不同观点碰撞,深入探讨大模型技术演进与发展之路。