「跨形态动作对齐」共找到 685 篇相关文章
挤不动的世界机器人大会上，自变量秀出了真·通用具身智能
2025世界机器人大会上，自变量机器人展示多项成果。通用轮式双臂机器人“小量”“小白”能完成制作香囊、家务整理等任务；“量子2号”仿人形机器人动作精准自然；其具身智能基座模型WALL - A有强大泛化性。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。
抽象小视频秒变特效大片：原视频精髓不变角色环境任意换，Luma出品
Luma AI推出Modify Video玩法，能将抽象小视频爆改为特效大片，可对角色、场景等任意换，还保留原视频动作运镜。能进行视频动捕、风格迁移、单个元素编辑，性能超越同行Runway。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
对话陈炜鹏：Loopit 有了 1500 万件作品之后，我们决定做自己的互动世界模型
Loopit 今年 2 月上线，已积累近 1500 万作品，北美数十万青少年成稳定用户。在此基础上，团队发布互动世界模型 Zing - 0.5，探索互动内容新形态。陈炜鹏认为模型与应用应结合，自研是为拓展产品边界。
Agent Infra 赛道更新，一年后为 Agent 设计的基建发展如何？
过去一年，Agent 产品形态和使用方式变化大，其基建 Agent Infra 竞争格局也在变。它需解决让 Agent 更可控和接入更多能力两个问题，涉及 Runtime、Identity 等多方面，不同方向发展阶段和前景各异。
AI折叠！Fable 5和GPT-5.6，正沦为少数人的特权
当前AI体验出现严重“阶层折叠”，极少数人用Fable、GPT - 5.6等顶级大模型，大众用的是低参数的平庸产品。算力成本让普通人难以触及顶级AI，在医疗等领域也存在使用差距，不过也有人认为普通工作无需顶级模型。