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智能必须基于世界模型?我们和蚂蚁灵波团队聊了聊
上周图灵奖得主 Yann LeCun 认为真正的智能应能在脑海推演,而大语言模型难以触及真实世界。2026 年初,蚂蚁灵波连续四天开源四款具身智能模型,探索从物理交互构建智能的新路径。
秒级集群翻转、分钟级IDC故障止损 | 同程大规模Elasticsearch平台架构设计与实践
在数据驱动时代,同程旅行核心业务依赖Elasticsearch,随着集群规模扩大,面临对用户、运维、平台要求高的挑战。本文分享同程ES平台架构设计、解决方案与实践成果,还展望借助大模型提升智能化水平。
她拒了贝索斯,离开黄仁勋,只为回答一个问题:AI能学会物理世界吗?
近日,AI初创公司Accelerated Understanding亮相,由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流,目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大,公司想解决AI验证瓶颈,产品面向科研工程机构。
百万年薪遍地走,Meta薪资接连曝光!AI人才身价水涨船高ing
Meta各岗位薪资被曝光,软件工程师年薪最高48万美元。AI相关岗位起薪百万打底,数据分析岗也热门。科技公司为抢AI人才高薪竞争,Meta激进,国内大厂也加入抢人大战。
让机器人看视频学操作技能,清华等全新发布的CLAP框架做到了
近日,清华联合星尘智能、港大、MIT提出 CLAP 框架,能将视频运动空间与机器人动作空间对齐,解决‘数据饥荒’‘视觉纠缠’等问题,可让机器人从视频学技能,还缓解知识迁移难题,推动机器人产业化。
AI仅凭“自信”学会推理,浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现,强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor,大模型无需接触真实答案,仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据,用模型自身置信程度作内在奖励信号,在多任务表现良好。
2篇最新152页论文,RL+LLM被彻底讲透了!
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述,分别聚焦“RL在LLM全生命周期的打法”和“RL如何炼成大推理模型”,梳理玩法、组件、算法演进等内容,还给出开源模型、数据等盘点。
AI开始玩乐高了?我拼一小时的乐高,它几秒就搭好,LegoGPT开源了!
卡内基梅隆大学提出LegoGPT,是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集,训练自回归大模型生成设计,还开发纹理生成法,设计能手动或机器人组装。
突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。
稚晖君家智元没参展机器人大会,合着是人家自己办(doge)
这是智元机器人首届合作伙伴大会现场画面。前段时间世界机器人大会没智元身影,原来它有自己的大会。现场机器人表现多样,有比心、穿梭、自主讲解等,还有真机数据采集、流水线分拣等工作场景。