「动作流匹配」共找到 535 篇相关文章
AI终于“长”进机器人身体里!机械臂学会用触觉思考
香港科技大学申亚京教授团队研发出具身机器人手臂 EmArm,实现亚毫米级触觉定位与实时‘感知 - 行动’闭环。研究还提出‘感知 - 驱动’一体化算法,为打造物理 AI 机器人提供可扩展技术路径。
告别通用具身模型崇拜:具身智能走向异构策略编排
当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色,如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题,通过协同调用策略提升成功率。
60000小时炼出新开源VLA!20多种机器人都能用
蚂蚁灵波发布开源VLA模型LingBot-VLA 2.0,用60000小时预训练数据“喂”出。它支持20多种机器人构型,融合LingBot-Depth提升空间理解,还学会预测未来,在GM - 100评测表现佳。
30万AI顾问进公司,OpenAI砸1.5亿改写你的报销周报
6月14日,OpenAI掏出1.5亿美元推出Partner Network计划,要在2026年底前训练并认证30万名顾问,将AI塞进企业工作流程。此前Anthropic也有类似动作,模型竞争正转向落地应用。
Anthropic、OpenAI、谷歌和微软都认为智能代理控制层是产品,但在定价上存在分歧
近期,Sycamore获6500万美元种子轮融资用于构建自主企业级AI操作系统,Anthropic、OpenAI等也有动作。各实验室都认可智能代理控制层是产品,但在定价和交付模式上分歧明显。
Google这个1.5w star 项目牛皮,99%准确率!
Google安全团队开源AI文件类型检测工具Magika,抛弃固定规则匹配,用深度学习精准识别文件真实类型。它内置轻量模型,单CPU毫秒级推理,支持200+格式,准确率约99%,已大规模落地。
第一视角效率超过真机,深度机智发布全球首个以人类学习范式构建的具身基座模型
2026年具身智能行业火热,但技术路线不明。深度机智创始人陈凯在中关村论坛发布具身智能基座模型PhysBrain 1.0,用千余小时人类第一视角数据超越真机数万小时数据成果,开启具身领域‘物理常识’革命。
先解行为,再训Agent:CMU开源首份Agentic Search日志数据,把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台,从半年真实流量中整理出数据,构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架,刻画智能体搜索行为,为研究和系统设计提供基础与信号。
Fluss 湖流一体:Lakehouse 架构实时化演进
湖仓一体 Lakehouse 成主流架构,但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案,解析技术架构与原理,介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。
一个让 AI 智能体(AI Agent)工作更出色的绝妙方法,简单到令人惊讶:只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为,提出MBTI-in-Thoughts框架,在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格,其行为会改变,还经测试验证,有广泛应用前景。