「机器人泛化控制」共找到 1596 篇相关文章
卡帕西点赞特斯拉餐厅，马斯克：兄弟，你再回来吧
特斯拉餐厅太火，原特斯拉AI大神Karpathy点赞，马斯克邀其回归。餐厅有机器人员工、超级充电站，组合引关注。不过营业首日擎天柱出事故，且目前擎天柱发展混乱，马斯克却计划让它2026年当送餐员。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十】｜ “过拟合” 与 Dropout
文章围绕神经网络过拟合问题展开，介绍了过拟合的概念、危害及产生原因，阐述了缓解过拟合的正则化方法，重点介绍了Dropout随机失活，还指出其局限性及在大模型中的应用策略。
Grok 4源代码刚刚泄露！上线倒计时，马斯克xAI估值破1130亿，大模型要变天
xAI再获百亿美元融资，估值飙至1130亿。xAI控制台已有Grok 4和Grok 4 Code源代码流出，计划7月4日后发布。Grok 4智能无与伦比，或打破o3在榜单的领先地位，xAI将成OpenAI等对手。
从文本到3D动画：AnimaX重新定义3D动作合成方式
北航与清华推出3D动画框架AnimaX，结合视频扩散模型运动先验与骨骼动画可控性，让任意骨架3D角色自然动起来。其核心方法灵活控制动作，虽有局限，但为3D动画创作打开新局面。
GCEA-YOLO：给油田装上"防火眼"，把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大，传统检测方法有局限，深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络，含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块，检测精度显著提升，还验证了泛化与稳定性，并给出复现代码。
AMS| 西工大史子颉，高传强，王旭，林海涛，张伟伟：数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标，现有理论模型有局限，常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法，验证了其鲁棒性与泛化能力，还给出物理层面解释。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
张雪机车燃爆封神！国产2B语音模型重磅开源，全网听完都起鸡皮疙瘩
面壁智能联合多方开发的2B小模型VoxCPM 2于4月开源，支持30种语言与9大方言，能实现声音克隆、情绪控制、音色设计等功能。实测显示其能力出色，还提供全家桶级工具箱，采用独特技术路线。
论文精选 | 以AI赋能力学：计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏，首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战，还阐述重塑智能框架前沿方向，指出AI与计算力学融合是系统性重构。