「物理工具理解」共找到 3011 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。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro！北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2，相比GPT - 5.1在多实用领域更强，视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力，还介绍核心团队多为数学专业新面孔。
刚刚，GPT-5.2满分屠榜，OpenAI十周年王者归来
OpenAI 十周年推出 GPT - 5.2 系列模型，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本。它在多方面表现出色，刷新多项基准测试 SOTA 水平，如 AIME 2025 获满分，在 GDPval 达人类专家水平。还在编码、视觉理解等能力上有显著提升。
别让米其林主厨削土豆！英伟达用「小脑指挥大脑」，重构AGI生产力
英伟达推出8B模型Orchestrator，通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5，成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具，具有可定制调度能力，标志着复合AI新范式的兴起。
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。
韩松等提出FlashMoBA，比MoBA快7.4倍，序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。
我雇了个AI，替我读微信列表里“吃灰”的公众号文章
文章评测了AI工具语鲸，它像国产版NotebookLM和AI版今日头条，能处理文本、整合资讯。它可订阅多渠道账号，有订阅、频道等实用功能，网页端解析长文出色，但处理图文有问题，其团队背景强大。
新晋诺得主警告：别做梦了，AI难有「经济奇点」！
新晋诺奖得主Philippe Aghion早在2017年就剖析AI对就业与增长的影响，强调它并非奇点催化剂，而是受「鲍莫尔成本病」制约的工具。他认为AI是自动化进程的最新形态，其对经济增长的促进作用或受限。
登顶！快手发布开源编程模型，720亿参数，创下编程能力新纪录
快手发布开源编程模型KAT-Dev-72B-Exp，在SWE-Bench Verified测试中登顶开源代码模型，与闭源GPT - 5成绩相近。该模型基于自研框架，有架构创新，还集成多种软件工程能力，是构建编程智能体的有力工具。
Sora 2干翻Veo 3？超全对比实测：会中文脱口秀，但体操翻车，附有效邀请码
OpenAI推出Sora2，可生成20秒1080p视频，在物理准确性等方面更优，还具备音画同步能力。文章对Sora2和谷歌Veo3进行多轮对比实测，涉及不同场景，也提及Sora2版权保护及App相关情况。