「训练环境」共找到 2530 篇相关文章
机器人终于能用明白洗碗机了|UC伯克利新研究
UC Berkeley团队发表研究论文,通过‘模块化教学+智能选动作’方案破解人形机器人全身协同难题。该方案结合星动纪元STAR1硬件优势,经实验验证效果远超传统方案,为机器人产业化带来落地价值。
世界最强医疗模型百川M3发布:AI医疗,奇点已至
百川智能发布并开源全球最强医疗模型Baichuan - M3,各项指标SOTA且超越人类医生平均水平。它告别机械‘背医书’,学会主动追问、排查病因,解决AI‘胡说八道’问题,准确度超GPT - 5.2 - High。
大模型最难的AI Infra,用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」,存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法,并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性,还介绍了相关团队和工具。
独家解读|2025年AI五大趋势与底层数据革命
2025 年 AI 发展重心转移,高质量数据成新基石。本文解读五大技术趋势,如多语种 TTS 与全双工交互、多模态大模型等,还介绍了各趋势的数据需求及数据堂提供的相应数据服务方案。
QwenLong-L1.5发布:一套配方,三大法宝,让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家,提供端到端长文本推理后训练“配方”,含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构,在多基准测试成绩佳,代码已开源。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂,打造具身合成数据SuperApp,加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上,光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据,仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施,建立全栈仿真平台,还打造多个“爆品应用”,为具身智能发展提供支撑。
刚刚,DeepSeek梁文锋入选Nature年度十大人物!被称为「科技颠覆者」
《自然》评出2025年度十大科学人物,DeepSeek梁文锋入选,被称为「科技颠覆者」。他的公司发布的R1模型功能强大、价格低廉,训练成本低,还开放权重,为研究者提供经验,其成果已融入国人生活。
北航领衔发布300页代码智能综述:从基础模型到智能体,一次读懂Code LLM全景图
北航领衔联合近30家机构撰写《From Code Foundation Models to Agents and Applications》,系统梳理代码智能领域,串联模型、任务等成完整技术链路,还通过实验等给出实践指南。
传感器技术如何赋能船舶?
本文介绍船舶传感器技术,其是衡量船舶工业竞争力的关键。阐述了传感器在船舶各系统的应用、分类、工作原理、安装场景,指出我国产业在规模扩大同时存在短板,还探讨了未来升级方向、应用拓展及产业创新路径。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈:QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)在机器人操控领域潜力大,但应对长时序或精细操作任务时性能下降,根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型,提升了机器人空间推理与操控精度。