「机器人做家务」共找到 2007 篇相关文章
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
5张 H800 带来 20 FPS 高保真实时虚拟人生成
传统扩散模型做视频生成速度慢、画面不稳定，难用于实时虚拟人场景。阿里Live Avatar框架将算法和系统一起设计，用TPP并行推理策略和RSFM机制等，5张H800 GPU能实现20 FPS高保真实时虚拟人生成。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
DeepSeek V3.2爆火，Agentic性能暴涨40%解密
文章解密了DeepSeek V3.2 Agentic性能暴涨40%的原因，即采用交错思维链机制。还对比了其与早期ReAct范式，介绍其效果、原理，以及MiniMax为落地该机制做的工作，最后提到多家模型达成技术共识。
一句话搞定后端？揭秘被 52.1k 开发者选择的 PocketBase：真能让你 0 运维快速上线产品吗？
PocketBase是“把后端打包成一个文件”的开源项目，既可以作为独立的轻量后端服务直接运行，也能作为Go库嵌入到应用中。它能解决团队做MVP等遇到的痛点，有诸多核心功能和技术优势。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
Claude Code 实战横评：GLM4.5 vs DeepSeek 3.1（附Windows MCP配置，免费模型接入）
文章对Claude Code里GLM4.5和DeepSeek 3.1进行实战横评，涵盖数据库、网站、游戏等测试案例。还介绍Claude Code在Windows下配置MCP经验，以及接入GLM、Deepseek等模型的方法和免费平台。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破：Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架，以传统聚类为骨架，微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线，解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
深度揭秘OpenAI如何让GPT-5「技术性」超越Claude：悄悄跳过最难的23道题
OpenAI发布会上称GPT-5代码能力全球第一，其在SWE-bench Verified基准获74.9%通过率，略高于Claude Opus 4.1的74.5%。但OpenAI未做23道难题，若计入，GPT-5实际通过率或低于Claude。
北大校友孙之清C位出镜，小扎看OpenAI直播夺人！1亿刀薪酬光速被签
CoT之父Jason Wei离职后，又一华人科学家孙之清入职Meta。他曾在OpenAI与奥特曼同框直播，此前深度参与o3等项目，还带头做「ChatGPT Agent」技术实现。加上Jason Wei等，三人都加入Meta。