「跨具身迁移」共找到 1466 篇相关文章
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
Cloudflare 如何将 Quicksilver 迁移到多级缓存并处理数十亿个请求
Cloudflare 工程团队分享将全局键值存储 Quicksilver 过渡到分层缓存架构的故事。从 V1 到 V2 迁移，采用多级缓存策略，解决存储、一致性等问题，提升性能，多数请求可在短时间内响应。
EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型
跨维智能开源EmbodiChain，它是通往GS - World的基石，重构具身智能学习范式。其以100%生成式仿真数据训练机器人，突破数据瓶颈，还对比了不同路线，测试显示其模型效果佳。
从模型到真实世界：具身智能落地面临哪些关键问题？
近年来具身智能成重要方向，但在真实物理世界应用有诸多技术挑战。9月11日‘基座之上’论坛将亮相外滩大会，聚焦前沿技术与场景落地，同期启动挑战赛，现专业观众报名通道已开。
清华艺博新展｜具身之路：机器如何成为“人”
清华艺博将举办“具身之路：机器如何成为‘人’”展览，时间为2026年4月30日 - 5月6日。展览以“启思—看透—看懂—共创”为动线，呈现人形机器人发展历程，探讨智能与身体关系及人机共在问题。
至简动力交付百台「开箱即用」机器人，加速具身量产节奏
2026年7月6日，至简动力宣布完成首批百台i7 Pro机器人交付，落成CNC智能化产线。其产品定位‘开箱即用’，适配多场景。但行业仍处早期，至简面临跨场景成本、数据飞轮、产能等问题待解。
一台工业具身机器人，从理想到现实要经过哪些坑？
在具身智能赛道，‘落地’常被滥用。聆动通用在‘工业落地’上很果决，以‘商业有闭环’和‘批量可复制’为核心指标。他们选择物流场景起步，推出LDB机器人，还面临量产和运营难题。
Slack 淘汰 SSH：700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构
Slack 完成大规模数据平台改造，将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构，移除对生产集群的直接 SSH 访问，迁移 700 多个 Airflow Operator，解决了安全、运维等问题。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
机器人新势力估值断层加速，具身智能靠什么穿越风暴？
文章指出机器人新势力估值断层加速，具身智能公司估值复杂，标准难统一。其智能路线收敛，但暂无领先团队。投资上，虽人才被认为处‘价值低谷’，但 VC 要回归商业本质，港股上市规则也引发担忧。