「动作合成」共找到 474 篇相关文章
智元机器人发布并开源首个机器人动作序列驱动的世界模型
近日,智元机器人发布并开源全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC 及具身世界模型评测基准 EWMBench,构建全新开发范式,打破具身智能演进制约。
智元机器人发布并开源首个机器人动作序列驱动的世界模型
智元机器人发布并开源全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC 及具身世界模型评测基准 EWMBench,构建全新开发范式,解决具身智能演进制约,提升策略模型筛选与训练效率。
突破遥操瓶颈!全新无本体数据世界动作模型Noe-0发布
穹彻智能发布世界动作模型 Noe - 0,全链路采用无本体采集数据。其数据来自真实环境,配合 World Action Model 架构和 AI - Native 数据基础设施,跑通从真实世界经验到机器人能力转化的完整链路,是具身智能的里程碑。
社区供稿 | VibeVoice实现90分钟、多角色播客生成,拓展语音合成新边界
微软亚洲研究院提出全新语音生成模型 VibeVoice,采用 next - token diffusion 机制,能将文字脚本转为最长 90 分钟、最多 4 人对话的高质量播客音频,在多方面有显著优势,未来潜力大。
卢宗青团队新作:人类先验打底,统一动作对齐,通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线,系统性解决多形态平台部署问题。
LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。
香农、信息论、AI、Scaling Law,以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开,介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念,解释合成数据、数据排序等问题,还探讨合成数据飞轮能否持续,指出epiplexity可定义数据质量。
腾讯大模型动作慢了吗?姚顺雨带着Hy3 preview杀进第一梯队
国内大模型发展迅速,腾讯此前动作较慢。姚顺雨加入后推动变革,混元团队重建推出Hy3 preview,有295B总参数和快慢思考融合架构,开源且性能优,在多方面表现出色,成本下降。
Soul App 又放大招!把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了!
语音合成近年爆发式增长,开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer,喂了42000小时数据,主打零样本歌声合成,支持双控制方式,多语言与跨语言能力强,架构先进,评测表现优。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架,指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS,依托U-Net,只需1 - 3张训练样本,单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注,突破现有方法局限,在主流数据集上超越SOTA。