「机器人中心视角」共找到 1351 篇相关文章
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
WRC 观察丨VLA 叙事能带来融资，但不能带来收入
本文聚焦2025年WRC展会，揭示具身智能行业现状。厂商展品增多强化‘量产元年’信号，但销售焦虑弥漫，包括销售人员扩招、渠道搭建难等。还分析不同类型机器人销售情况、应用场景及市场前景。
广义智能体理论：智能时代通向「万物理论」的新路径？
源自AI的「广义智能体理论」为探索「万物理论」提供新视角。它将物理、生命、AI系统纳入标准智能体框架，提出四大基本作用力或源于「智能场」，还为经典、相对、量子力学差异提供新诠释。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
优步针对微服务和大规模计算工作负载完成了大规模的 Kubernetes 迁移
优步成功将计算平台从 Apache Mesos 迁至 Kubernetes，覆盖多数据中心和云环境。工程团队详述迁移挑战、方案与教训。虽遇技术、文化难题，但迁移后运营效率等提升，为大公司提供借鉴。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
清华许华哲：具身智能需要从 ImageNet 做起吗？
清华许华哲探讨具身智能，分析其爆发原因、失败模式及决策点，涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等，还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’，并从宏观视角谈智能的共性。
1/8成本比肩Claude 3.7，Mistral Medium 3来了
“欧洲OpenAI”Mistral AI发布多模态新模型Mistral Medium 3，主打编程和多模态理解，成本仅Claude 3.7的1/8，性能达其90%，API已上线，还推出企业聊天机器人服务，引发网友不同看法。
科学家把大脑切片接上机械手，它自己学会了弹琴
法国国家科学研究中心等机构研究人员将死者脑切片放培养皿，连接机械手，经训练机械手学会曲子。研究证实学习依赖神经活动，虽成果距应用远，但为脑科学研究提供观察窗口，也引发伦理思考。
没有全科优秀，具身模型别想进入百万小时
文章介绍权威评测 RoboDojo，给全球机器人模型办‘高考’，多数具身模型离落地远。原力灵机的 DM0.5 模型登顶，它记忆能力强、全科优秀，且全面开源，有望推动具身智能发展。