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谷歌机器人大脑又进化了。成功率飙3倍,还能看表干活、保护自己
Google DeepMind发布机器人大脑Gemini Robotics ER 1.6模型,提升机器人空间感知、多视角解析与仪表读取准度,具精准指认、读表能力,还提高操作安全性与合规度,开发者可通过Gemini API等使用。
深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain:Agent时代知识的“自组织”与“自进化”
文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目,探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板,而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题,各有优劣。
英伟达一口气开源多项机器人技术,与迪士尼合作研发物理引擎也开源了
英伟达在机器人学习大会上发布多项开源技术,有Newton物理引擎、Isaac GR00T N1.6基础模型等,还在硬件层面下功夫。顶尖公司、高校已用其技术,全栈式布局或重定义机器人研发规则。
从后训练回到预训练,LLM+RL 的潜力兑现有有机会走更远吗?
RL与LLM结合是重要技术方向,应用从后训练延伸至预训练。虽看似为LLM+RL带来希望,但RL本身有局限。微软等提出的RPT有潜力,不过训练语料等未广泛验证,且需大量计算资源。
当人形机器人还在画饼,这家公司已用“带大脑的机械臂”实现批量落地 | 甲子光年
当资本热捧人形机器人时,微亿智造已率先将工业具身智能规模化落地。其‘创TRON’机器人解决多行业痛点,实现降本增效,落地版图不断扩大,还构建技术护城河,未来将迈向群体智能。
27M参数战胜GPT-4!脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型(LLM)核心架构存在根本性缺陷,受大脑分层处理和多时间尺度启发,本文提出仅2700万参数的分层推理模型(HRM),免预训练与CoT标注,单次前向传播解决复杂任务,在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
微软副总裁X上「开课」,连更关于RL的一切,LLM从业者必读
微软副总裁 Nando de Freitas 在 X 上「开课」,分享人工智能教育帖子,从 LLM 的强化学习讲起。内容涵盖无监督、监督、强化学习定论,分布式强化学习系统构建,RL 用于后训练 LLM 等,还介绍单步强化学习与策略梯度及相关技巧。
没有头,没有脚,还能三折叠,周衔团队发布首款「非人形」机器人
机器人创业公司Genesis AI发布首款通用机器人Eno,它是轮式且配机械臂,无腿无头部,外壳颜色可定制。其由自研模型GENE驱动,预计2026年Q4发货,落地从工业到生活场景。
机器人的「GPT时刻」来了?丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院(TRI)团队研究大型行为模型(LBM),在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著,预训练小数据量也能带来增益,预示机器人通用大模型或到来。
告别单一大模型依赖!北航等机构发布综述:大语言模型集成(LLM Ensemble)
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展,介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势,现有推理前、中、后三大集成范式。