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关于机器人数据,强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加,所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高,研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合,认为鱼和熊掌不可兼得,替代数据有局限。
具身智能猛将再狂揽近6亿融资!机器人Moz1卷入办公室,全力冲刺万亿赛道
2025年具身智能赛道爆发,全球科技巨头与初创公司竞技。千寻智能获近6亿PreA+轮融资,其商用机器人Moz1实力强,自研Spirit v1与OneTwoVLA模型表现出色,以独特商业策略布局万亿市场。
全模态RAG突破文本局限,港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything,突破传统RAG技术单一文本局限,整合多模态文档解析等核心能力,解决现有RAG系统痛点,具备多方面技术亮点,有便捷部署方式和多场景应用模式。
杨立昆亲自指导开源世界大模型,为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨,Meta开源世界大模型V - JEPA 2,它用超大规模数据集训练,能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进,还拓展用于机器人规划和视频问答,效果良好。
DiffMoE:动态Token选择助力扩散模型性能飞跃,快手&清华团队打造视觉生成新标杆!
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE,通过创新的动态token选择机制和全局token池设计,拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明,DiffMoE在多方面超越现有模型,未来集成先进技术或有新增益。
4.8亿美元砸向端侧算力!Agent芯片新贵冲出重围
成立不到三年的Acrab成亚洲AI芯片新贵,累计融资超4.8亿美元,新资金用于扩产、拓展生态及研发下一代平台。该司押注端侧算力,发布芯片GΞLIX 1和Agent Box,其产品进入量产验证。
AI 时代的架构治理
本文指出在生成式AI时代,软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对,提出声明式架构策略,介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。
每周产业洞察 | AI电影进影院:中美冰火两重天?
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区,由多方参与、首创郎园运营。它提供六大服务平台,推动视听产业集群化发展。截至2025年8月已汇聚近百家生态伙伴。首创郎园是领先的文化产业运营品牌,业务多地拓展。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
DeepSeek倒逼vLLM升级!芯片内卷、MoE横扫千模,vLLM核心维护者独家回应:如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展,自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布,团队转向其模型特性优化;还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件,同时拓展到多模态推理,面临竞争仍保持优势。