「机器人控制框架」共找到 2817 篇相关文章
ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成与偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。
刘强东连投3家具身智能!京东美团「战火」烧到外卖之外
王兴之后,刘强东在具身智能领域发力,最新一轮出手领投3家公司,包括千寻智能、众擎机器人、逐际动力。此前美团也投资2家相关公司。京东还在内部成立业务部门,强调场景落地。
强化学习的两个「大坑」,终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式,难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架,分别解决推理延迟和动作缺失问题,还可结合使用,对关键领域意义重大。
全球第一! 中国模型登顶榜首,首个可编辑AI语音来了
中国AI语音ViiTorVoice登顶全球语音权威评测榜单Seed - TTS,首创「局部编辑」能力,解决语音无法局部编辑痛点。实测效果惊艳,还具备精准情绪控制、无参考文本克隆等能力,部分模型已开源。
基于文本AI的终结?Agent协作可直接「复制思维」,Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代,多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS,将协作从 token 空间转移到潜在空间,实验显示其性能、效率大幅提升。
再见黄仁勋!软银58亿清仓英伟达,All in OpenAI
为布局AI,软银清仓3210万股英伟达股份,套现58.3亿美元,还出售91.7亿美金T-Mobile股份。资金用于投资OpenAI、收购Ampere、与ABB合作机器人项目等,其看好物理AI浪潮。
如何判断AI视频真假?综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速,现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标,梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架,还分析了检测方法演进、评测指标和数据集,为AI视频检测提供落地地图。
ICLR 2026 Oral|大模型总爱「想太多」? DECS从源头消除冗余思考,实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题,造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性,提出DECS框架,在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
Soul App 又放大招!把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了!
语音合成近年爆发式增长,开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer,喂了42000小时数据,主打零样本歌声合成,支持双控制方式,多语言与跨语言能力强,架构先进,评测表现优。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍!清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈,传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架,通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾,实验表现卓越,为具身智能落地提供支撑。