「机器人学习」共找到 2174 篇相关文章
首个可学习姿态对齐的视频扩散模型！StableAnimator++
当前人像动画扩散模型在人物身份一致性上表现不佳，复旦大学联合多团队提出StableAnimator++，它是首个可学习姿态对齐的视频扩散模型，能生成自然保真的人物动画，还在保持人脸一致性上做了改进。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
ResNet作者任少卿机器人创业！公司注册就独角兽了
知名AI科学家任少卿创立物理AI基础模型和具身智能独立公司，估值达独角兽级别。他虽创业仍在职蔚来，蔚来战略投资并合作。任少卿是业内早押注世界模型实战派，其创业或可视为蔚来机器人试水。
AI时代下，程序员还有必要系统性啃书去学习吗？
文章围绕AI时代下程序员是否需系统性啃书学习展开。多位鹅厂同事分享观点，有人认为要用书籍搭骨架、AI填充，也有人指出要立足问题探索原理，还有人强调经典书籍在核心领域不可替代。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
人形机器人绕不开的坎：续航问题怎么破？
人形机器人续航问题常被忽视，但它面临电池重量、行走能耗、脉冲负荷三个维度约束，标称续航在实际工况会打折，工程上可通过快速换电和提升单次充电电量应对，固态电池有潜力但有待验证。
2025年深度学习趋势：从Transformer架构到无处不在的边缘计算
2025年深度学习成科技顶流，市场规模飙升。其发展受算力、数据、算法推动，应用于多领域。核心趋势包括Transformer架构发展、低代码开发等，同时也面临伦理、人才短缺等挑战。
成本砍半！国产黑马攻破机器人「瘫痪」难题，大厂纷纷上车
深圳机器人产业生态优越，产业链完整。小象电动聚焦轴向磁通路线，实现技术突破，累计出货近7万台，进入华为等大厂供应链，完成超亿元融资，体现深圳产业链整体优势。
对话英诺王建明：机器人目前面临的核心问题是数据 | GAIR 2025
英诺天使基金王建明在访谈中指出机器人核心问题是数据，若不解决，具身行业现有范式难行。她还分享对行业认知、投资项目看法，分析资本现状、风险及格局，对创业者给出建议。
快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。