「跨具身迁移」共找到 1471 篇相关文章
空间智能终极挑战MMSI-Video-Bench来了，顶级大模型全军覆没
上海人工智能实验室 InternRobotics 团队推出空间智能视频基准 MMSI-Video-Bench，对主流多模态大模型进行评测。该基准题型全面、问题具挑战性，视频数据多样，能针对性测评。结果显示模型与人类差距显著，明确了能力瓶颈。
互联网黑话之西游记版 AI 视频的制作方法
文章介绍互联网黑话之西游记版AI视频制作方法。先与AI共创剧本，以互联网黑话结合西游记场景为佳；再让AI根据剧本和人物形象图生成包含多内容的分镜脚本，生成首帧图后按脚本制作视频，不满意可反复生成再拼接。
地平线首曝BPU「黎曼」架构，用数学流形重构AI计算
2025 年 12 月 8 日深圳举办的地平线技术生态大会上，地平线首曝 BPU「黎曼」架构，用数学流形重构 AI 计算。还发布第四代编译器，推出 HSD Together 模式，开源具身智能模型，欲构建物理 AI 世界底层生态。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
达摩院推出多智能体框架ReasonMed，打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。
奥特曼豪赌万亿算力，OpenAI估值万亿美元 | 新智元ASI产业图谱10月号
新智元更新ASI产业图谱十月号，聚焦前沿模型、开源模型及世界模型与具身智能。介绍了模型排名情况，指出OpenAI现‘算力饥渴’，还提及国产模型、应用突破，强调算力将成AI竞争关键。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
AI 原生初创公司，都把钱花在了哪些 AI 产品上？
a16z与Mercury合作调研，基于超20万客户数据库，分析2025年6 - 8月支出模式，筛选出50家AI应用层公司。榜单揭示AI在产品与工作流的落地情况，显示早期创业公司愿买单的AI应用方向。