「机器人具身推理」共找到 3391 篇相关文章
刚刚，英伟达新模型上线！4B推理狂飙53倍，全新注意力架构超越Mamba 2
Jet - Nemotron是英伟达推出的小模型系列（2B/4B），由全华人团队打造。其提出PostNAS与JetBlock，实现架构优化。相比Qwen3等模型，它在多维度准确率更高，H100 GPU上推理吞吐量最高提升53倍。
对谈零次方闵宇恒，我们应该怎么教本科生去创业？｜00后创业者系列
本文是对00后创业者闵宇恒的访谈。他25岁清华硕士在读，本科毕业一年带领具身智能团队获亿元级融资。文中介绍其创业经历、零次方机器人特色，探讨大学创业教育、具身智能发展等问题。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架，闫俊杰领衔！推理感知两手抓，性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune，由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制，让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列，在MEGA - Bench表现出色，且MiniMax多模态布局动作多。
MoE不够看了，腾讯推出MoT：2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型，含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中，MoT - 2B获16项最佳，其架构、数据和训练有创新，能应用于机器人控制。
更全面的具身智能真机评测来了！CVPR 2026 ManipArena挑战赛邀你打榜
具身智能产业发展迅速，但缺统一、高标准真机评测体系，成发展痛点。中山大学等机构推出 ManipArena 挑战赛，提供科学评测框架，已测部分模型，揭示不同技术路线能力边界，为产业发展提供基础。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
英伟达官方推理指南来了！6倍无损加速，最优解全是华人写的
9月2日，英伟达技术博客上线《用投机解码做AI模型协同设计》，给出推理加速选型表。列入指南的核心方案多由华人团队主导，介绍了从外置草稿模型到n - gram查表法等方案，还提到硬件常数对模型架构的约束。
谷歌全线开挂！Gemini 3 Deep Think夺多项推理SOTA，Gemini亚洲新团队也官宣了
谷歌的Gemini 3 Deep Think模式正式上线，推理能力显著加强，在ARC - AGI、HLE等多项权威测评中夺魁，仅向Google AI Ultra订阅用户开放。同时，谷歌DeepMind将在新加坡成立新的Gemini研究团队，由95后华人科学家Yi Tay带队。此外，谷歌还推出了Google Workspace Studio。
Figure 03重磅发布！指尖能感知回形针重量，年产1.2万台，这次要让人形机器人走进千家万户
Figure AI公司发布第三代人形机器人Figure 03，专为Helix、家庭和大规模应用设计。它有全新传感与手部系统，能感知回形针重量，还做了安全、易用设计，实现低成本量产，适用于家庭和商业场景。
蚂蚁集团领投，光轮智能20亿美元估值引领全球具身数据基础设施｜甲子光年
具身智能市场逻辑生变，从关注模型和本体转向数据与评测基础设施。光轮智能获蚂蚁集团领投，估值超20亿美元。其构建完整闭环，参与国际标准制定，打造物理AI教育系统，引领产业发展。