「跨本体迁移」共找到 587 篇相关文章
LSTM之父Jürgen再突破,「赫胥黎-哥德尔机」让AI学会自己进化
LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 对 2003 年提出的哥德尔模型进行新尝试,构建赫胥黎 - 哥德尔机(HGM)。它能在 SWE - Bench Lite 媲美最佳人类设计智能体,还在多基准测试中超越现有方法,展现强大迁移能力。
这家公司刚成立7个月,正在打磨通用具身智能的终极形态
超维动力(Kinetix AI)于2025年7月注册,9月研发,不足一年便举办独特发布会,让KAI人形机器人“自己发布自己”。其认为高拟人是训练强世界模型前提,构建了含本体、世界模型等的技术体系,但面临工程与成本挑战。
理想的眼镜,和李想的眼界
今年11月,李想称要让理想成具身智能领域最佳企业。一周后,理想发布AI眼镜Livis。Livis解决了轻便、续航与性能的矛盾,还利用造车积累实现资产复用。理想推它是因AI眼镜潜力大,能输出跨场景AI能力。
6000 字,学不会退网!藏师傅Trickle AI保姆级Vibe Coding高级通关攻略
作者歸藏分享用 Trickle AI 做 AIGC 周刊信息聚合网站的教程,介绍开发方法,如提示词书写、Magic Canvas 功能、Edit 模式修改、数据库搭建、页面美化、加搜索功能及上线设置等,还指出开发范式迁移趋势并提建议。
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。
杨植麟回复:Kimi K2训练用的H800!但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本,透露用英伟达H800,GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮,还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新,团队还公开答疑。
拒绝视频生成,深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5,放弃基于视频生成模型的路线,训练时联合学习动作与未来世界表征,推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线,具跨背景泛化能力,为世界模型提供新思路。
全球看中国,灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年,“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向,而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化,在10万小时量级上可大幅替代真机数据,还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
AI 已能写 80% 代码,但 Agent 也有致命短板!OpenAI Codex 技术总监:问错了,比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹,分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成,但关键部分需人类把控,提出正确问题能力更重要,编程智能体执行将更多迁移到云端。
宇树智元共用一个大脑!神秘模型Demo炸场,10分钟一镜到底
一条10分钟一镜到底的Demo视频引发关注,视频中宇树和智元的机器人同用一个“大脑”,完成多种任务,如擦窗、收纳等,还展现出跨本体协作等能力。该模型跳出主流具身模型固有框架,或改写具身智能行业认知。