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具身智能本体的重要性和技术差距,可能被大大低估了

目前,具身智能发展的讨论多聚焦模型和数据,而本体易被忽视。灵御智能凭借高性能本体在‘申智杯’夺冠,其灵御TA2机器人受关注。文章从多维度剖析本体重要性,并介绍了灵御TA2的优势。

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世界模型评测的最大盲区,被这个新基准捅破了

过去一年,‘世界模型’成视频生成领域热词,厂商强调产品要模拟真实世界运行规律,但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此,研究者提出新基准MemoBench,测试了主流模型,揭示其短板。

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加速近5倍!北大与字节团队提出BranchGRPO,用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐

北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法,通过在扩散反演中引入分叉与剪枝,解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异,迭代时间最高近 5 倍加速。

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Meta视觉基座DINOv3王者归来:自监督首次全面超越弱监督,商用开源

Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3,采用自监督学习,首次全面超越弱监督,可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色,参数和数据量提升,还构建模型家族,已在多领域产生实际影响。

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舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。

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今天,「空间原生」时代正式到来!

6月8日,工信部和国资委要求机器人年底从「表演模式」转向「作业模式」,但现有模型空间感知能力不足。今天蚂蚁灵波发布 LingBot - Depth 2.0,开源 LingBot - Vision,其采用「空间原生」路线,训练高效且表现亮眼。

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半个月暴涨23k+ Star,一行命令让任意软件 Agent-Native!

介绍开源项目`CLI-Anything`,它用CLI作AI Agent与软件桥梁,有全新思路。半个月Github涨23k+ Star,能一键生成CLI,对接真实后端,但也有依赖代码质量、不适闭源软件等局限。

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这是英伟达GPU全系列硬核科普手册,覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线,讲清区别与用法,还介绍架构演进、命名规则等,助读者秒变选型高手。

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「养龙虾」翻车实录:D盘没了、账号废了、余额清空了……

当下「养龙虾」(安装并训练 OpenClaw)火爆,腾讯、字节跳动等大厂纷纷入局,资本市场也很沸腾。但普通人「养龙虾」却状况百出,存在安全风险且烧钱,工信部也发布了安全预警。

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AI热点选品:当推荐系统遇上“热点”,我们需要一场变革

文章指出当下推荐系统追踪热点滞后,存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目,构建自动化热点响应系统,经多环节处理输出优质候选集,还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。

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