「智能学习硬件」共找到 4766 篇相关文章
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
o1 核心作者 Jason Wei：理解 2025 年 AI 进展的三种关键思路
前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后，在斯坦福大学AI Club演讲，提出理解2025年AI发展的三个核心思想：验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务，智能成本会趋近零，且各任务发展不均衡。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
突发！微信绝密「龙虾」爆出，14亿用户体验或将颠覆
据The Information报道，腾讯正为微信秘密研发全新AI智能体，项目高优先级、绝密，或从去年上半年开始酝酿。若与微信生态打通，将成全球最大AI智能体落地场景。Meta则收购Moltbook，抢建AI智能体社交图谱。
弯道超车？国产具身，千小时人类数据激发智能涌现
近日，深度机智用人类学习范式在国际 Benchmark 上击败巨头，成果两会首日被央视报道。其全新架构源于一年多积累。英伟达也有人类学习尝试。深度机智构建全栈技术矩阵，成果显著，3 月底成果将开源。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 开源，基于 4B 参数在深度探索任务上表现出色，打破参数壁垒，开源全流程基建，还探索出提升小模型性能的方法。
Sutton判定「LLM是死胡同」后，新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。
硬件成本直降60%！原生分布式VS传统分库分表数据库
服务器硬件价格上涨，传统分库分表架构资源利用效率低。OceanBase 作为原生分布式数据库，通过多种技术优化资源，降低硬件依赖，多个案例显示其能大幅降低成本、提升性能，获 Forrester 认证。
Angular 官方的智能体 Skills 助力 AI 编程工具生成现代化的 Angular 代码
谷歌 Angular 团队发布 angular/skills 仓库，含两种智能体 Skills，能让 AI 编程智能体编写现代化 Angular 代码。这些 Skills 针对特定工具设计，开发者可安装使用，社区对此看法不一。
不敢信？中国AI国家队出手，刚刚通关了万亿级主战场「地狱副本」
文章指出智能体虽强，但在招标采购等落地场景面临挑战。科大讯飞发布招采智能体平台，提出智能体工厂概念，解决招采痛点。还提炼出四个行业判断，分析其成功原因，标志AI在B端场景走向落地。