「人类动作模仿」共找到 1467 篇相关文章
让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
当AI无所不能，你如何不可替代？
近日硅谷掀起裁员潮，AI 普及使职场人充满“被替代”焦虑。《太稳不太稳》直播栏目中，万维钢与霍太稳探讨“AI 时代人类如何保持核心竞争力”，指出人类主动性等是 AI 无法复制的价值。
世界模型太慢？西交大提出Fast LeWorldModel：用「动作前缀并行预测」让动态估计加速4倍
视觉规划里世界模型‘想象’过程慢，西安交通大学研究团队提出Fast LeWorldModel，从根本改变预测方式，实验显示其提升了成功率，还大幅缩短规划时间。
可灵2.5 Turbo太凶残：30%成本暴降+效果飞跃，生成体操动作可去参赛
快手推出可灵2.5 Turbo视频生成模型，在力量感、滞空感和物理感知上进步明显。官方称其在文本响应、动态效果等维度效果提升，高品质模式成本降30%。不过，它在物理认知方面仍有欠缺。
刚刚，大模型棋王诞生！40轮血战，OpenAI o3豪夺第一，人类大师地位不保？
国际象棋积分赛成果出炉，OpenAI o3以人类等效Elo 1685分夺冠，Grok 4和Gemini 2.5 Pro紧随其后。Kaggle发布国际象棋文本排行榜，评估模型战略推理等能力，还推出相关数据集，虽有局限但意义重大。
马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手，用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题，他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题，LakonLab是其背后工程支撑。
刚刚，全球首个AI科学家登上Nature！包揽提出idea到写论文全流程，已通过人类盲审
历经一年半研发，Sakana AI联合多高校打造的AI科学家系统登上Nature杂志。该系统能自主完成科研全流程，代码和论文已开源。还介绍了自动审稿人、缩放定律，也指出其局限，引发伦理探讨。