「机器人控制框架」共找到 2817 篇相关文章
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。
GLM-5正式发布，744B参数，对标Claude
GLM-5正式发布，对标Claude，参数从355B扩至744B，预训练数据增加。采用GlmMoeDsa架构，部署成本降低。数据表现佳，在多测试中成绩亮眼，还能直输Office文档，部署支持多框架和国产芯片，早期反馈积极。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
Unsloth让大模型跑在手机上！
Unsloth放出教程，可将其微调模型部署到Pixel 8和iPhone 15 Pro。用ExecuTorch技术优化，Qwen2 - 0.5B在旗舰机上表现流畅。教程介绍量化感知训练控制精度损失，还给出iOS和Android部署步骤及注意事项。
刚刚，最佳VLA模型GigaBrain-0开源：世界模型驱动10倍数据，真机碾压SOTA
近日，极佳视界与湖北人形机器人创新中心联合发布端到端VLA具身基础模型GigaBrain - 0，这是国内首个用世界模型生成数据实现真机泛化的模型，后续将全面开源，能完成复杂操作，实验成功率超SOTA方法。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。
Fable 5解禁即翻车！写一行代码就降智，开发者破防
消失19天的Fable 5解禁即翻车，因过度审查和双标机制，让开发者破防。但抛开护栏，它执行复杂任务能力强。A社同期发布的Sonnet 5也遭群嘲，此外，A社还提出评估框架并向政府让步。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
Claude半个月连崩7次！全球宕机3小时，强制实名精准封号
Claude半个月内7次大规模故障，全球宕机3小时，开发者破防。原因是Anthropic算力储备告急，为自救拟自研芯片。此外，Anthropic还通过改定价、加闸、实名验证等措施控制成本。
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。