「跨具身机器人数据」共找到 3350 篇相关文章
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
性能飙升42%！人大&字节开源10万级 SWE数据集 Scale-SWE
近期，人大和字节开源10万级软件工程数据集Scale - SWE，用首创工作流从GitHub构建真实数据。基于此微调的Qwen3 - 30A3B - Instruct模型测试表现佳，其数据相比合成数据优势明显。
稚晖君最新188机器人，阅后即焚
具身智能机器人正火，上纬新材原本做复合材料，被稚晖君联合创办的智元机器人拿下控股权。智元上纬发布两张机器人图，上纬新材股价涨停，后文章被删。目前其机器人业务未量产、无营收，收购过程历时四个月完成。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
数据「熵增」时代，AI 如何以标准重构治理秩序？
Agent热潮下数据分析与治理有短板，Gartner预测到2027年多数数据治理举措或失效。瓴羊Dataphin高级技术专家周鑫阐述以数据标准为核心的数据治理方法论及AI赋能自动化治理实践路径。
对话际数科技联创：质量赛道的先驱者，要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。
机器人看29s视频学会一个新技能，自变量开源HOST框架
自变量机器人开源的HOST框架，让机器人看29s人类示范视频就能学会新技能，原技能不受影响。它通过自定位级联预测，解决了人和机器人动作节奏、身体结构不同的问题，效率远超主流微调方案，推动机器人进家庭。
当AI吞噬软件，数据正在成为企业唯一的护城河
随AI火热，全球数据基础设施市场经历范式转移。算法与算力日趋同质，数据成企业竞争力护城河。多数企业数据体系未就绪，传统架构有障碍。文章提出AI原生数据平台的设计原则，云器科技等厂商正沿此方向发展。
AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。