「机器人策略评估」共找到 2389 篇相关文章
「部署态」元年，这家公司就把落地方案卷到了七种
在4月17日上海举办的大会上，智元拿出四大全新机器人产品、六大AI模型、七大标准化生产力解决方案及全栈生态技术体系。其创始人认为具身智能正从“开发态”向“部署态”进化，2026年是元年。
ChatGPT开始搞社交了
谷歌狂放大招，ChatGPT更新群聊功能，与微信、QQ群聊神似，还能让聊天机器人判断群气氛决定发言。不久前奥特曼称不做社交，此次更新被指仓促，未直击痛点、缺乏技术突破。
抢天才还是拼算力？前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出，AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声，最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板，强调系统性实验、高质量评估的重要性。
训练大模型玩《反恐精英》：自带外挂一枪爆头，堪比职业玩家
动视暴雪、斯坦福大学和英伟达等研究人员基于职业玩家游戏数据和Transformer架构，开发游戏大模型MLMOVE。在《反恐精英：全球攻势》测试中，它表现出色，性能超现有机器人，还具提前预判移动等创新。
Qwen-Scope：看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块，通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型，应用于推理、数据、训练、评估等场景，可前往Huggingface或魔搭体验。
美团提出首个语音交互GUI智能体，端到端语音训练能力优于传统文本训练
美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech，这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题，团队经多步骤研发，其性能评估表现佳，还给出招聘信息。
[Triton编程][基础]vLLM Triton Merge Attention States Kernel详解
文章详细介绍vLLM中Triton Merge Attention States Kernel的实现，与PyTorch原生实现对比，该Triton kernel最高可实现3 - 5倍以上算子加速。内容涵盖Merge Attention States概念、PyTorch实现、Triton基础算子、分析及性能评估等。
AI 太烧钱！微软选择「倒戈」DeepSeek
微软宣布Copilot Cowork全球上线并引入按使用量计费机制，还评估引入DeepSeek V4。Agent普及使AI成本问题凸显，微软进行系统性重构，构建质量保障体系，成本工程化能力成竞争新焦点。
45年数论猜想被GPT-5.2 Pro独立完成证明，陶哲轩：没犯任何错误
2025年1月17日，研究者Neel Somani让GPT-5.2 Pro解1980年提出的埃尔德什猜想第281号问题，证明经陶哲轩验证成立。此外，网友发现有更简单经典解法。陶哲轩提醒评估AI真实成功率有报告偏差。
从0到1：天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践，讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性，给出实施策略，展示应用效果，还指出问题并对未来发展做了展望。