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清华许华哲:具身智能需要从 ImageNet 做起吗?
清华许华哲探讨具身智能,分析其爆发原因、失败模式及决策点,涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等,还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’,并从宏观视角谈智能的共性。
腾讯张正友:具身智能必须回答的三个「真问题」
7月27日,腾讯发布具身智能开放平台Tairos。发布会后,腾讯张正友剖析战略选择背后的三个核心问题:架构上主张分层架构;认为具身智能第一性原理是身脑融合;强调要为长远目标放弃短期商业利益。
从VLA到RoboOmni,全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音
复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni,统一多模态,实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式,让机器人具备“察言观色”能力,还构建了OmniAction数据集,实验表现全面领先。
蚂蚁具身智能明牌了:做大脑,和宇树们错位竞争
蚂蚁灵波开源具身智能基座模型LingBot-VLA,用20000小时真实世界数据训练,解锁最大规模开源真机数据之一。它性能超国际顶尖模型,还指明通用具身智能发展路径,为行业提供全栈解决方案。
视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。
星海图高继扬:具身智能下半场,应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点,认为2026年是下半场,核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体,未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’,下游将形成大生态。
李飞飞发起机器人家务挑战赛!老黄第一时间批钱赞助
李飞飞团队发起、英伟达赞助的首届BEHAVIOR家务挑战赛启动,参赛者用星海图R1 Pro在虚拟家庭环境完成50项家务。受ImageNet启发,该赛旨在解决机器人学习痛点,推动具身智能发展。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手:评估具身大模型的新范式!
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限,考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收,研究对前沿多模态大模型评测,揭示其空间认知能力边界。
具身导航:感知推理是上帝,还是执行控制是命门?| GAIR Live 023期预告
具身导航正从‘几何避障’向‘空间智能’跨越,当前领域经历范式变革。GAIR Live 023期线上圆桌将聚焦其前沿进展与落地问题,邀请两位专家拆解底层逻辑,还给出了核心议题、讨论精华预览及参与方式。
具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。