「具身学习」共找到 2342 篇相关文章
从VLA到RoboOmni，全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音
复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni，统一多模态，实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式，让机器人具备“察言观色”能力，还构建了OmniAction数据集，实验表现全面领先。
2025 WAIC落幕，深谋科技异军突起，以技术与落地破局具身智能赛道
2025 WAIC落幕，深谋科技作为精英合作伙伴首次亮相，未随波逐流，而是切入脑控、动态视觉伺服和康养场景三大底层能力领域，开拓创新赛道。其产品已商用部署，吸引众多媒体关注。
Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述
NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理，归纳200余篇工作为四大主题支柱，剖析算法等进展，提炼关键趋势，还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。
伯牙智能创始人兼CEO刘欣：灵巧手重塑具身智能｜甲子引力X
2024年4月28日，「AI共潮生—2025甲子引力X科技产业新风向」大会举办。伯牙智能CEO刘欣分享称，AI在物理世界赋能需灵巧手，其操作发展尚处初期，有软硬件挑战，还提出对数据及触觉传感能力的新思考。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
ICME专题征稿 | 具身多模态智能：从感知到世界建模
ICME是多媒体领域国际顶级会议，2026年将在泰国曼谷举行。此次专题征稿聚焦具身多模态智能，涵盖多模态感知、世界模型等主题，介绍了投稿详情及联系方式。
上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。
刚刚，AI圈爆出王炸！实现「万物共脑」，连大脑带具身越狱到现实
物理AI是当前AI产业热门方向，AI走出屏幕需要模型、执行系统与物理连接。Agnes AI此次开源Agent执行基础设施AGH与MHS设备协议，升级Agnes 3.0 Pro大模型，实现AI向物理世界延伸。
梅卡曼德获豪华基石阵容认购：具身智能眼脑手第一股即将挂牌｜甲子光年
8月24日，梅卡曼德启动港股招股，拟9月1日挂牌。其为机器人提供眼脑手组件，2025年全球市占率第一。业务增长快、海外收入过半，获豪华基石阵容认购，超八成募资将投向研发等。