「异步采集」共找到 140 篇相关文章
情人节暴击！下跪求婚的可以是机器人了
情人节，Unitree G1 人形机器人解锁求婚技能。背后是清华叉院等联合团队的 HuMI 框架，解决人形机器人数据采集难、效率低问题，通过硬件、交互与算法协同，实现低成本、高效全身操作策略学习。
灵巧手能帮女友拧瓶盖了！同济清华上海交大等新成果 | CoRL 2025
来自多高校研究团队提出KineDex框架，以真·手把手指导方式让人类动作传至灵巧手，同步采集高保真触觉信息，使星动纪元灵巧手星动XHAND 1解锁复杂精细操作，论文已被CoRL 2025接收。
作业帮基础观测能力之一监控体系实践
本文介绍作业帮监控体系实践。其监控体系随云原生成长，支持全集群监控。构建时选 Prometheus 采集、VictoriaMetrics 存储，还从多维度采集指标，用自研代理降成本、治理指标，让系统更贴合研发。
国内最年轻AI教授创业：要让世界模型走向全身全模态
本文报道1998年生的国内最年轻AI教授杨朔创立破晓智能，联合天珑移动发布全身全模态数据采集系统SeePhys Hub，填补现有具身智能数据采集的信息缺口，目标研发全模态世界模型。
具身智能的无本体数据，终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中，机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成，能让无本体数据获接近真机数据的训练效果，重新定义数据采集逻辑。
红杉专访 OpenAI Codex 团队：AI Coding 的未来，应该是异步自主 Agent
红杉专访 OpenAI Codex 团队，探讨 AI Coding 未来。OpenAI 5 月推出的 Codex Agent 可并行处理多任务、独立完成编程全流程。从代码补全到任务委托，AI 编程朝解放生产力方向发展，团队分享了产品思考等内容。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
OpenClaw现在可以直接生成视频了，支持12家视频模型提供商
Peter Steinberger宣布OpenClaw新版推视频生成功能，让Agent完成文本到视频流程。它集成12家视频生成提供商，异步生成，使用简单，支持丰富参数配置，官方文档见https://docs.openclaw.ai/tools/video-generation 。
新的 Rust 客户端致力于实现基于 Aerospike 的安全、高性能应用
Aerospike正式发布Rust客户端，用于与其实时NoSQL数据库交互。采用异步优先并发模型，支持批命令等。还将支持分区查询等功能，Aerospike也提供其他客户端库助开发者构建应用。