「机器人训练」共找到 2894 篇相关文章
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
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。
ICLR 2026｜在「想象」中进化的机器人：港科大×字节跳动Seed提出WMPO，在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。
“大脑在硅谷，身体全靠中国！”机器人泰斗揭秘真相：后空翻只是杂耍，端起咖啡才是真AI
在最新一期播客中，机器人学泰斗 Sergey Levine 与 Ryan Peterman 深度对话，触及行业焦点如机器人发展阶段、波士顿动力淡出原因等。他强调，机器人技术尚处底层搭建期，需重视先验知识、软硬件结合，跨越鲁棒性门槛。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
卡帕西8000行代码手搓ChatGPT，成本仅100美元，训练12小时CORE表现超越GPT-2，手把手教程来了
AI大神Andrej Karpathy新作nanochat，用8000行代码、100美元成本纯手搓克隆ChatGPT。它是极简全栈训练/推理pipeline，训练12小时，CORE表现超GPT - 2，还给出快速上手详细指南。
搜索智能体RAG落地不佳？UIUC开源s3，仅需2.4k样本，训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战，UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本，训练快且效果好，解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题，在通用和医学 QA 任务中表现出色。
三维空间太难懂？RoboTracer让机器人理解复杂空间指令，推理3D空间轨迹，开放世界也能精确行动
家庭环境复杂，让机器人理解空间指令难，现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer，能精准生成3D轨迹，在多项评测中领先，还能直接集成到机器人，完成复杂任务。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。