「LLM聊天机器人」共找到 1985 篇相关文章
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
深谋商业化一骑绝尘！人形机器人中标国网电力，大载重eVTOL即将首飞
深谋科技在今年世界人工智能大会上大放异彩，其融合多模态感知检测的人形机器人中标国网河北电力项目，相关技术将应用于关键研究和装置研制。此外，其大载重eVTOL曜眸MX150E无人机即将首飞量产，有望成低空经济出海冠军。
谷歌让机器人「长脑子」了！首发离线具身VLA模型，断网精准操控
谷歌首发具身智离线模型Gemini Robotics On-Device，实现VLA多模态大模型在具身机器人本地离线运行，无网络也能稳定运行。谷歌还开源了SDK，具身智能迈向实用化新阶段。
732M模型超越7B！机器人操控新范式：从视频中「悟」物理
机器人操控有「数据困境」，传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉，提出PAR和PhysGen，与英伟达DreamDojo核心思路一致，验证了新的技术路线。
成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。
智元办机器人挑战赛：清华&上海AILab夺冠，华南理工“单人成团”拿亚军
由智元机器人联合OpenDriveLab举办的AGIBOT World Challenge线下决赛在杭州IROS落幕。全球11支顶尖队伍在六大真实物理任务中角逐，清华联合上海AILab团队夺冠，华南理工、港大团队分获二、三名。智元还展示了产品线，精灵 - G2首次公开亮相。
马斯克亲自点名Karpathy迎战Grok 5！别神话LLM，AGI还要等十年
OpenAI创始元老Karpathy称AGI仍需10年，指出实现AGI难题多。马斯克点名其与Grok 5编程大战被拒。Karpathy还谈及LLM、强化学习、智能体等观点，主张合理看待AI发展。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
港科大&北京人形提出LOVON：足式机器人开放世界全域目标追踪新范式！
港科大广州联合北京人形创新中心推出LOVON框架，融合大语言模型、开放词汇视觉检测和语言 - 运动映射模型，解决足式机器人开放世界全域目标追踪难题，有抗干扰视觉处理等优势，性能超传统方法。