「任务迁移」共找到 2180 篇相关文章
500万次围观,1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上
1X公司为机器人NEO引入1X World Model,使其学会‘想象’。该模型借助视频预训练,不依赖大规模机器人数据和遥操作演示,能泛化到新场景。实验显示其在多任务上表现不错,但精细操作有挑战。
RL在Agentic Reasoning中的作用:拨开迷雾,看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人,但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具,强化学习虽被引入,但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习,提出有效方法。
密室逃脱成AI新考场,通关率不足50%,暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发,提出EscapeCraft:一个3D密室逃脱环境,用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型,发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。
马斯克发布 Grok 4 模型:推理能力较前代提升 10 倍,各学科测试接近满分
xAI 发布 Grok 4 及 Grok 4 Heavy 模型,推理能力较前代提升 10 倍,多测试接近满分。马斯克称其为世界最好 AI。它在多方面表现出色,如长任务能力强、推理效率佳等,但代码能力欠佳,且付费昂贵。后续还将推多款模型。
机械手真正「活」了,银河通用&清华推出DexNDM,用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM,旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能,构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务,在sim - to - real方法上有创新。
端到端语音模型:从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑,涵盖识别、合成等方面;阐述端到端语音模型构建,涉及表征、架构、训推和任务;还提及模型评估方法。
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码!150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链,覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练,仅需150条演示数据就能迁移任务,训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
英伟达揭示RL Scaling魔力!训练步数翻倍=推理能力质变,小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久,过去研究多悲观。英伟达研究指出,问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数,释放小模型潜力,还构建技术组合拳。
全球看中国,灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年,“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向,而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化,在10万小时量级上可大幅替代真机数据,还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
AI 已能写 80% 代码,但 Agent 也有致命短板!OpenAI Codex 技术总监:问错了,比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹,分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成,但关键部分需人类把控,提出正确问题能力更重要,编程智能体执行将更多迁移到云端。