「部署难题」共找到 1858 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。
转载 | 鄂维南院士:关于推动AI从工程化走向科学化的一点思考
鄂维南院士探讨推动AI从工程化走向科学化。回顾AI先驱,指出基础理论滞后致发展起伏、大模型开发依赖经验。介绍AI主要方法,分析深度学习基础理论问题,强调从系统角度看待AI,认为已到科学化转折点。
Monet:赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型,它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法,内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点,提出SFT+RL训练框架,构建数据集,经测试,Monet提升了视觉推理能力。
72天,从0到千万小时产能,这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道?
觅蜂科技成立72天亮出破局方案,推出MEgo系列无本体数据采集硬件,同步发布数据服务平台、治理引擎,启动蜂巢数据共创行动,与多家头部企业合作,欲解决具身智能数据难题。
AI 剪辑杀器 CutClaw 开源了!再也不用手动卡点了!
CutClaw是面向长视频与音乐的端到端自动剪辑系统,可自动解析素材,按文字指令生成踩点短片,部署简单,有短期和长期目标,也给出运行慢的原因与优化建议。
Claude封杀龙虾后推自家Agent服务,又被开源平替了
Claude推出“企业版”服务Claude Managed Agents,是支持模块化组合的API套件,可帮企业构建和部署智能体。但刚发布就被开源项目Multica抢风头,后者在GitHub已获2.6k Star。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作,东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解,设计互补推理机制,每任务仅需数十样本,已被 ICRA 2026 接收,实验显示其性能优于基线。
壁垒在上下文,不在模型
特赞科技发布企业级智能体系统 GEA,推出发散推理模型和企业上下文系统。指出模型能力易复制,企业上下文才是壁垒。GEA 架构分四层,有独特的推理和执行模式,已在多家企业部署。
能查信息≠循证AI:OpenEvidence爆火在前,中国医生的「信任死结」谁来解?
AI医疗市场增长快,但国内落地面临医生信任难题。医渡科技发布的医渡智循,通过全流程技术体系、多专科智能体协作等,解决AI信任问题,实现全场景布局,让AI回归循证。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章:基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈,通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率,实验表现优于现有方法,也指出了局限性与未来方向。