「机器人基础模型」共找到 8328 篇相关文章
研究者尝试揭示扩散模型创造力的起源
斯坦福大学研究人员 Mason Kamb 与 Surya Ganguli 在论文中提出解释扩散模型创造力的机制，指出其创造力是去噪生成图像时的确定性结果，还识别出关键偏置，搭建 ELS 机模型并验证其准确性。
半年研发、1周上线，1秒200行代码爆发？美团研发负责人：靠小团队奇袭，模型和工程能力突破是核心
美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答了美团 AI Coding Agent 产品 NoCode 的相关问题，包括模型性能优化、产品定位、用户画像、使用边界等，还谈及与 CatPaw 的关系及未来规划。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex，后训练阶段真机遥操数据为0，机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性，降低了对真机遥操数据的依赖，使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
Embodied Arena：业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布，30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热，研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线，它全面统一且持续演进，涵盖22+基准测试和30+模型，构建评估体系，揭示关键洞察，为具身模型发展指引方向。
这个开源模型的UI审美碉堡了~
当下流行基于大模型生成HTML源码可视化文本内容，网页审美对模型很难。早期用Claude 3.7，后有DeepSeek V3 0324等。Tesslate开源基于Qwen微调的模型，尺寸全，审美佳，想象空间大。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
突发！字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型，用12T tokens训练，采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算，有两个基座版本，Instruct版在多方面表现强劲，性能碾压OpenAI开源模型。
深谋科技重磅发布真正为人类服务的新一代人形机器人核心技术「声波传感 · 意念控制 · 高精视觉 · 类脑智能」
深谋科技将在2025 WAIC展示陆上具身智能人形“美猴王”和空中具身智能巨兽“星汉一号”，并发布新一代人形机器人核心技术，包括传感、脑机交互等系统，构建具身智能全域系统闭环。
拐点出现，中国开源大模型下载量超越美国
Interconnects.ai报告显示，截至2025年8月，中国开源大模型在HuggingFace下载量快赶上美国，增长速度更快，派生模型数量增多。美国因结构、生态等问题落后，中国模型优势在于速度、迭代等。