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【独家】对话汤元科技任冬淳:物理AI的瓶颈,在于训练体系|甲子光年
对话汤元科技任冬淳,探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系,要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座,为具身智能和智驾提供服务,具身智能是未来重心。
小米万亿模型全面开源:MIT 协议、1M 上下文,但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型,采用 MIT 协议,适合商业应用。在基准测试中表现出色,有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比,架构创新偏工程化,也有推理表现不足等问题。
国内首个!加入六维力的全感知数采,让VLA模型进化出力触觉
具身智能发展受数据采集制约,开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统,打通全链路闭环。该系统具平台化特征,让具身智能范式转变,还获融资并升级战略,在工业场景表现出色。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。
一场机器人黑客松,让具身智能的差距与机会同时显形
作者参加深圳机器人黑客松,这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形,凸显基模重要性,自变量也给出新方向。
专访中科第五纪黄岩:在具身智能的狂热中,做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩,他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份,技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈,推出超少样本大模型等成果,在商业落地表现出色。
Clawdbot 之后,我们离能规模化落地的 Agent 还差什么?
OpenClaw爆火,但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题,指出需关注稳定性等指标,还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。
破局大模型训练黑盒,MegatronApp开源实现万亿参数「可视可控」训练
在2025上海QCon大会上,算秩未来赵伯罕博士指出万亿级大模型训练困境。上海期智研究院和算秩未来联合研发MegatronApp,以低入侵方式补齐链路,其四个模块形成闭环,让训练从黑盒变白盒,项目已开源。
奥特曼:OpenAI上市,势在必得
OpenAI完成架构重组,为IPO铺平道路。奥特曼公开AGI路线图,预计十年内迈入AGI时代。重组解除盈利上限,可自由增发股票和上市。微软支持转型,双方续约合作。OpenAI在技术、商业等多方面有新进展与规划。
具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。