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腾讯LLM团队:对下一个 Token 预测的深入剖析,多样性 or 精准度?
最新研究证实RL能增强LLM推理,但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度,用超参压熵,为RL打造‘低熵高信号’起点,经实验验证低熵模型优势明显。
14000人原地被裁!亚马逊今日:打工人水深,AI机器人火热
10月28日,亚马逊约1.4万名员工收到裁员通知,占全职员工4%,超80%来自零售业务。公司业绩不错仍裁员,是为用AI增效、资源重组,还押注具身智能,或取代超50万蓝领岗位。
中国具身模型狂揽全球第一!机器人的人类数据时代来了
00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能,1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构,让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要,还强调开源对具身智能落地重要。
别再让语音机器人“答非所问”:AI Force任务型语音对话技术总结
本文围绕企业级任务型语音Agent核心挑战,提出解决“拟人化”与“专业化”问题。介绍三段式语音对话解法、架构演进,还提及‘衍算’推理框架等技术及未来方向,团队来自蚂蚁集团AI force。
超越纯视觉模型!不改VLM标准架构,实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型不改架构,也能媲美纯视觉模型的3D理解能力。它通过视觉提示等策略,解锁VLM多任务处理潜力,为自动驾驶等领域带来前景。
超越纯视觉模型!不改VLM标准架构,实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型不改架构就能媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示等创新策略,它精准完成像素级深度估计等任务,为多领域带来前景。
机器人界的「Imagenet 时刻」,李飞飞团队官宣全球顶级具身智能挑战赛
李飞飞团队与斯坦福AI实验室官宣首届BEHAVIOR挑战赛将登陆NeurIPS 2025。这是具身智能“超级benchmark”,涵盖1000个日常任务,以50个长时段任务为核心赛题,还是全面的具身智能研究资源。
2025 AI Agent全景报告:50+权威数据,85%企业已上车、发展趋势预测!
index.dev发布AI Agent调研报告,盘点50多个关键数据,涵盖应用趋势、场景、工作流等。截至2025年,85%组织集成AI Agent,市场价值73.8亿美元,预计2032年达1036亿美元。报告还分析技术栈各层应用及市场趋势。
推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow(FiS - VLA)统一双系统VLA模型,实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中,成功率和控制频率提升显著,泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
软体机器人控制难题获解,比传统方法节能75倍,还能闭眼干活
美国两校研究人员结合生物学与人工智能工程学,用‘神经储备池’技术控制生物混合软手臂,实现稳定追踪、自我感知和低能耗运行,还在多方面展现优势,目前研究处于仿真阶段。