「空间多模态数据集」共找到 3530 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。
原力灵机发布Realtime-VLA V2：从遥操作到真实部署，VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告，在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA，解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题，还通过“油门式采集”提升速度，但离人类性能仍有差距。
Meta亿元天团首个大模型交卷！余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月，一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。
为什么GPT-5算得出微积分，却数不清积木？
文章对GPT - 5展开系统化空间能力测评，涵盖8个基准、超10亿token成本。提出“空间智能六维图谱”，发现GPT - 5在MM和SR达人类水平，但MR、PT等方面有短板，还揭示闭源与开源模型在复杂任务上差距小等情况。
机器人浓度最高的一届春晚后，具身智能离走进千家万户还有多远？
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨具身智能落地卡点。专家认为其虽面临模型泛化、数据采集等难题，但发展乐观。工业场景对通用性需求不大，Agent 架构或成关键，数据和物理交互等方面也有挑战。
一家低调的工业AI公司，用TPT跨越生成式AI鸿沟｜甲子光年
麻省理工学院报告指出约95%生成式AI企业试点无实质回报，存在生成式AI鸿沟。工业AI落地难，中控技术的TPT及TPT 2模型，在兰州石化榆林化工应用效果好，其优势源于数据和行业经验，也体现了破局决心。
顶会具身辩论赛实况：徐丹飞激辩，PI连输三轮，谷歌大佬倒戈
2026年RSS大会workshop圆桌讨论上，五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。
马斯克用恐怖算力，堆出6万亿参数性能怪兽Grok 5！剑指AGI
马斯克以Grok为核心推进xAI，从算力、数据到产品生态全面布局通往AGI的道路。Grok迭代迅速，有独特研发哲学。X平台数据、特斯拉算力成资源护城河，Grok还将进入特斯拉汽车。但Grok成长中也有争议，xAI在探索中前行。
谷歌开源非结构化数据抽取工具
谷歌开源 Python 库 LangExtract，用 LLM 从非结构化文本文档提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，针对长文档优化，有交互式可视化，支持多模型，适应多领域，还给出快速开始示例。
多模态爆发之后，谈 AI、IP 与漫剧
文章围绕AI漫剧展开，讲述其兴起动因，如技术突破、成本降低等；探讨IP创作该选成熟IP还是新IP；展望未来，认为它可能成主流，但要解决内容和技术难题；还提及工具平台与内容收益问题。