「智能数据分析」共找到 5971 篇相关文章
谷歌掀桌:深度研究智能体进入自动驾驶时代
4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体,标准版重速度,增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分,能自主研究课题出报告,还可融合数据、生成图表,已开启公开预览。
李飞飞的World Labs联手光轮智能,具身智能进入评测驱动时代!
李飞飞旗下World Labs与光轮智能联手,瞄准具身智能「规模化评测」问题。World Labs的Marble是生产力工具,而光轮智能有自研仿真技术体系,双方合作让规模化评测成为可能,具身智能迈入评测驱动时代。
企业AI智能体大排雷:138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程,研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验,介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
这周六,聊聊具身数据、模型与落地场景|沙龙报名
当下具身智能进入加速期,但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂,存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙,4月25日周六14:00,一线从业者与研究者将分享经验,探讨具身智能关键环节。
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。
星海图高继扬:具身智能下半场,应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点,认为2026年是下半场,核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体,未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’,下游将形成大生态。
强化学习之父Richard Sutton:人类数据耗尽,AI正在进入“经验时代”!
强化学习之父Richard Sutton在演讲中指出,人类数据耗尽,AI正进入“经验时代”,真正的AI要从与世界互动的“经验”中获取数据。他还认为创造超级智能体是好事,人类和AI繁荣应基于“去中心化合作”。
鹿明机器人CEO喻超:2026年目标营收过亿,但更关注通用智能的终局
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。
智源:ArXiv CLI重磅开源!2亿+开放论文,即将化身科研智能体的技能包
智源研究院联合高校与社区开发者研发的 DeepXiv 开源并免费开放。它是面向智能体的科技文献综合性工具集,提供数据接入、一站式能力集成、丰富接入形式等核心能力,还通过实战演示展示其在科研任务中的价值。
与Generalist顶峰相见,30天狂吸30亿,千寻智能做对了什么?
2026年4月7日,千寻智能完成新一轮10亿融资,30天内累计融资30亿,由雷军、马云旗下资本领投。其开源具身模型Spirit v1.5展现泛化能力,技术路径获认可。千寻构建多源数据引擎,还通过现实场景数据反哺模型。