「机器人策略」共找到 1736 篇相关文章
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
Claude杀入Office全家桶，全球4.5亿打工人一夜变天！OpenAI惨烈出局
微软推出办公神器Copilot Cowork，全面接管Office。它内置Claude模型，能执行任务、运行工作流，可处理日程、会议准备等场景。微软采用多模型策略，抛弃OpenAI，Copilot Cowork适合企业，价格较高。
Sam Altman:即将推出远超预期的开源模型，ChatGPT记忆功能正在实现《Her》的愿景
Sam Altman在对话中透露OpenAI将发布‘远超预期’开源模型，分享创立初期挑战，明确GPT - 5等演进方向，展望AI伴侣、机器人发展，还向创业者喊话，强调AI用于科学前景。
国产开源新突破！5万小时真机数据，撕开行业最大痛点
蚂蚁灵波开源具身操作基座模型LingBot-VLA 2.0，用同一套模型「驯服」20种机器人构型。它覆盖5万小时真机数据，在通用泛化能力上全面升级，还带来三大底层技术革命，可降低重复适配成本。
MIT成果登Nature正刊：90天，「AI科学家」完成3500次电化学测试
美国麻省理工学院李巨团队在Nature发表论文，展示多模态机器人平台CRESt。它结合多模态模型驱动的材料设计与高通量自动化实验，大幅提升催化剂研发速度和质量，还解决了实验结果可重复性不足问题。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
时隔两月，Mistral AI终于上新Medium 3，近期还有「One more thing」
时隔两月，Mistral AI 推出 Mistral Medium 3，性能介于轻量级和大规模模型间，优于 GPT - 4o 等。未开源，可通过官网等使用，专为企业设计，成本低。还预告将推「大型」产品，同时推出企业聊天机器人 Le Chat Enterprise。
Cloudflare 发布 Dynamic Workers 公开测试版：基于 Isolates 的沙箱环境执行 AI 智能体代码
Cloudflare 推出 Dynamic Worker 公开测试版，面向付费用户。它用 V8 Isolates 运行代码，启动快、内存效率高，基于 Code Mode 理念，用 TypeScript 接口定义 API，有多种防护策略，还发布配套库，已用于生产。
2026，最惨一年？Optimus全员拼到死，清华校友跳槽到特斯拉
苹果核心华人AI科学家Yilun Chen转投特斯拉Optimus团队。马斯克透露AI芯片进展，特斯拉AI软件副总裁预警2026年是艰难一年。同时，部分特斯拉核心工程师出走至初创公司，硅谷投资人看好家用消费级机器人。