「机器人策略组合」共找到 1880 篇相关文章
How To Play AI Beta:拾象 2026 AGI 投资思考开源
这是拾象团队的 AI 投资思考报告,复盘当下竞争时局,拆解 2026 年核心技术与产品趋势。分析了头部模型格局、技术路线、算力阵营等,探讨投资策略,还提及多模态、机器人、Agent 等领域发展。
LeRobot v0.5.0 正式发布
LeRobot v0.5.0正式发布,是规模最大的一次发布。在硬件上支持更多机器人,策略模型新增6种,数据集处理优化,还推出EnvHub,代码库也全面升级,此外社区与生态建设也有进展。
VLA 推理新范式!一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速!
近年来,VLA模型成机器人领域重要研究方向,但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略,在多基线模型上实现超4倍推理加速,实验验证其高效通用。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型,扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛,或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文,提出高效解码策略与强化学习训练组合,解决MDLM解码和训练问题,提升推理性能与效率。
史上最惨一代?AI延长人类寿命,下一代活到200岁不是梦!
内容创业者Matt Wolfe长期关注AI,他与工程师交流,揭示AI发展现状。巨头各有策略,能源或成瓶颈。AI或带来智能爆炸与生命延长,也可能有‘黑箱语言’风险,还探讨了寿命、机器人等影响。
AI × 老旧系统:Vibe Coding 构建 AI 迁移工具,实现 10x 端到端智能迁移
文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工,AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法,还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用,最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
AI长身体,直接做实验!自主通用科学家,科研界的Scaling Law来了
本文探讨未来科研范式「自主通用科学家」(AGS),它将AI与机器人技术结合实现科研全流程自动化,有望突破人类科研限制,引发科学范式变革,还介绍了相关架构、优势及面临的挑战和应对策略。
EAAI | 西工大夏明坤,张伟伟等:分层无量纲学习:一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中,高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法(Hi - π),通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合,在多个算例中表现良好,为参数降维与知识发现提供新思路。
告别「利用率崩溃」:GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法,在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中,缓解了策略滞后痛点,改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。