搜索：通用空间感知

「通用空间感知」共找到 1459 篇相关文章

RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能

普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。

京东跨界推出业界首个开源高完成度轻量化通用智能体产品JoyAgent - JDGenie。它开箱即用、轻量可自部署，内置多种子智能体与工具，还给出二次开发示例，有多层次多模式思维等创新点。

本文提出M+长期隐空间记忆扩展框架，在MemoryLLM之上，将8B级模型有效记忆跨度从不到20k提升到160k+，显存占用不变。它解决了现有记忆模型冗余、冲突难解等问题，为下一代语言模型提供支撑。

麻省理工、慕尼黑工大及斯坦福AI实验室发布GeoEvolve框架，深度融合地理知识与进化算法，实现复杂地理空间模型自动发现与优化。经实验验证，其性能超越以往基准，有望在多领域发挥作用。

全球首个城市级常态化运营的人形机器人示范区落地北京。银河通用具身大模型机器人Galbot依托大模型实现精准商品识别与取送，还展示了多场景应用能力。其银河太空舱开启‘十城百店’计划，推动具身智能服务普及。

鹿明机器人成立不到一年就凭借人形机器人LUS破圈。2026年其计划建成超100万小时UMI数据采集产能，预期营收过亿，但CEO喻超更关注通用智能终局，认为人形机器人是终极方案。

银河通用与清华推出DexNDM，旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能，构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务，在sim - to - real方法上有创新。

南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。

大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。

在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。