「人类经验数据」共找到 3906 篇相关文章
2499 元产品背后:地瓜机器人将智驾 know-how 转为机器人新解法
AI重塑机器人技术边界,具身智能成新战场。地瓜机器人从地平线拆分,将智驾经验用于机器人。它提出大小脑分层架构落地更快,还推出RDK S100套件,搭建具身智能底座应对数据和应用难题。
北大卢宗青:现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质|具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者,认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路,其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘:最佳实践、关键技术,Bitter Lesson
大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验,介绍 Vibe Coding 实践,分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP,对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品,还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。
Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」
Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。
强化学习之父:LLM主导只是暂时,扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测,大模型主导是暂时的,未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习,强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
学生3年投稿6次被拒,于是吴恩达亲手搓了个评审Agent
机器学习大佬吴恩达为投稿屡被拒的学生,做了免费AI论文评审智能体。它在ICLR 2025审稿数据训练,与人类审稿相关系数达0.42,能按会议风格评审,还提修改建议,可体验。
上帝视角!DeepMind提前5天锁定Melissa,强度预报不再靠天
飓风Melissa来临前,DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练,能生成多种未来场景,在路径和强度预测上优于传统模型,已被NHC投入实战,但AI不能理解灾难,人类仍需做决策。
“最强具身VLA大模型”,究竟强在哪儿?
机器人基础模型π*0.6刷屏,能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法,突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练,还能从异构数据学习,实现自我进化。
仅4人28天!OpenAI首曝Sora内幕:85%代码竟由AI完成
OpenAI团队揭秘安卓版Sora APP构建内幕,4人团队28天完成从0搭建,约85%代码由AI智能体Codex完成。Codex可自我迭代,在多方面表现出色,但也需人类指导。团队分享了与Codex协作的经验和技巧。
李建忠:关于AI时代人机交互和智能体生态的研究和思考
在2025全球产品经理大会中,奇点智能研究院院长李建忠分享了大模型驱动的AI产业生态和产品创新。他谈到推理范式转换使模型进入“经验数据时代”,还分析了应用开发、人机交互范式转换及智能体生态演进,预言孤立App时代终结。