「机器人具身推理」共找到 3405 篇相关文章
20亿砸向00后创业机器人公司！估值一年暴涨7倍，国家级资本重仓
近日，灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资，资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补，突围逻辑是All in人类原生数据，自研采集方案，走“模型驱动数据”路径，定位“大脑驱动公司”。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。
亿级日活App的“算力生死劫”：推理成本倒挂，他们靠跨云架构砍掉75% GPU集群
一家AI穿搭+购物推荐的出海应用DAU破亿，但算力和传输成本高，ARPU远低于成本。该企业转向Akamai推理云，换用RTX PRO 6000，缩减服务器集群，降低成本，采用跨云架构过渡，实现零阵痛平替。
用2D先验自动生成3D标注，自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注，降低训练成本，有望让3D实例分割商业落地，可用于自动驾驶、智能家居等领域。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。
深夜突袭！谷歌Gemini 2.5 Pro更新蝉联榜一：推理超越o3，编程超越opus4
深夜谷歌对Gemini 2.5 Pro模型重大更新，在编码、推理等测试中超越o3，几周内成稳定版。其价格优势大，还增加思考预算，输出风格和结构改进，用户实测反馈佳，但发布不久被越狱攻击。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
实测！DeepSeek V4-pro是第一个接近Claude开源模型，前Meta研究员震惊
DAIR.AI创始人、前Meta AI研究员Elvis用DeepSeek - V4 - Pro在Pi框架搭LLM知识库，该模型开箱即用，完成知识密集型多步研究任务表现出色，在开源模型里Agent编程和推理能力强，架构设计让推理快且成本低。