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具身智能的「Z 世代」,来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话,他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人,提出创新模型和算法;吴铭东专注真机强化学习;王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知,展现出年轻人的冲劲和思考。
推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow(FiS - VLA)统一双系统VLA模型,实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中,成功率和控制频率提升显著,泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
魔法原子,105亿瞄准具身智能终局
2026 年很多行业被 AI 重塑,具身智能赛道尤为明显。魔法原子推动生态基金布局,撬动超 105 亿资金,完成 5 亿融资。它推进多维度‘连接能力’,构建系统能力与落地场景,成资本与行业关注样本。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系,现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具,结合两阶段训练范式解决问题,在医学基准测试取得新成果。
2位斯坦福顶流博士,携手具身创业
具身智能领域影响力最大的两位博士赵子豪与迟宬联合创办机器人公司Sunday,将于11月19日发布产品。公司信息神秘,技术走全栈路线,两位创始人技术强、人脉广,且获风投支持。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。
阿里:RL强化LLM推理,是技巧还是陷阱?
近年来,强化学习(RL)成为解锁大型语言模型(LLM)复杂推理能力的关键工具,但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验,揭示主流RL技巧的机制与适用场景,还发现极简组合(Lite PPO)性能超越复杂方案。
性价比搏击:Grok 4 Fast 推理成本直降 98%
xAI上周五发布旗舰模型轻量化版Grok 4 Fast,推理成本直降98%。它通过强化学习在基准测试表现佳,有原生工具调用能力,采用统一架构,性价比高,或改写大模型竞争规则。
图解GPT-OSS:架构、消息格式与推理机制等
OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS,虽性能无惊喜,但设计思路有意思。其架构是经典延续,消息格式有巧思,支持三档推理模式,分词器有小进步,这些设计在实际应用和理论上有一定价值。
当 AI 下场炒 A 股,「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中,不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法,基于A股数据集验证,显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性,是综合改进方案,但有算力等局限。