「跨具身机器人数据」共找到 3363 篇相关文章
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。
OpenAI最新报告曝光!前5%精英效率暴涨16倍,普通人却被悄悄淘汰
OpenAI《企业AI现状报告》基于8亿周活用户和9000名企业员工数据分析得出,企业AI采用率加速加深。报告显示员工用AI提效,工作流重塑,但存在使用差距,前5%精英效率优势明显。
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。
英伟达Run:ai没做到的,被华为开源方案实现了
传统存储难满足AI需求,存储需向‘智能存储’演进。华为数据存储团队推出系列产品和开源工具链,其Flex:ai对标Run:ai,更开源底层,能解决行业算力痛点,已在医院场景落地。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”,10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日,CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练,在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架,为AI医疗应用提供创新路径。
Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集,再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型,还给出实战路线图和代码示例。
AI竟会「自己认错」?破解多智能体协作「罗生门」,斩获ICML 2025 Spotlight
多智能体AI系统任务失败后,开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」,发布Who&When数据集,探索三种归因方法,虽目前效果欠佳,但为打造可靠系统提供方向。
极客大神构建了LLM架构画廊,AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery,将复杂模型结构化繁为简,引发技术圈讨论,AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强,展示模型架构图及核心参数,源数据开源。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻?字节世界模型新作,仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”,无需依赖语言模型,仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务,成功率远超主流模型,代码与模型已开源。
重磅!翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔(Lilian Weng)的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表,能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配,分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。