「机器人训练」共找到 2905 篇相关文章
无需奖励函数!我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化,绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人,还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系,有优势也有隐患。
LeCun预言成真!790年长视频,炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场,谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5,340亿参数,基于790年长视频数据训练,其架构优越,推理快,能力强,还公开技术报告邀全球探索。
LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。
刚刚,国产AI双冠王!黑马世界模型打破全球纪录,一镜到底封神
生数科技的MotuBrain零宣发登顶双榜,打通「看懂世界+执行行动」,适配多个头部机器人本体。它基于Motus进化,具备多本体、多任务、长程执行能力,展示出强大的「一脑多能」和「一脑多型」特点。
How To Play AI Beta:拾象 2026 AGI 投资思考开源
这是拾象团队的 AI 投资思考报告,复盘当下竞争时局,拆解 2026 年核心技术与产品趋势。分析了头部模型格局、技术路线、算力阵营等,探讨投资策略,还提及多模态、机器人、Agent 等领域发展。
CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。
马斯克开「AI救国猛药」:3年解决美38万亿国债危机!
马斯克称AI和机器人3年内能解决美38万亿国债危机,他旗下几家公司正技术对接,构建以AI为核心的文明操作系统。同时,华尔街抛弃英伟达,谷歌TPU因性价比优势切入推理市场。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
阿里新研究:统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架,融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码,解决传统自回归模型问题,经联合训练,实验显示其性能优,两模型还能相互助力。
年度AI论文!全球三大顶尖模型的防蒸馏机制全面告破:小模型“套出”大模型隐藏思维链,Kimi-K3重现概率异常
这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞,攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链,此漏洞也致企业数据隐私安全问题。