「多机器人协作」共找到 5061 篇相关文章
Learning from peers!让LRM互相「传纸条」的新协作方式大幅提高准确率和效率
当前主流大模型如QwQ - 32B存在“前缀主导陷阱”,推理开头出错会使准确率暴跌。研究者受“同伴互助”启发提出LeaP框架,设计三种路由策略,实验显示小模型能借此超越大模型,开创了多种可能性。
OpenAI发布MRC超算协议,重塑10万GPU集群通信,AMD等合作推进
OpenAI联合AMD等发布MRC超算协议,它基于RoCE标准,打破传统网络局限,解决超大规模计算集群难题,降低成本与能耗。MRC有多平面网络等特性,已在多超级计算机部署,规范也已公开。
MIT给微型机器人做了颗芯片,功耗仅6毫瓦,能实时3D建图
麻省理工学院研究团队开发出名为 Gleanmer 的微型芯片,功耗仅 6 毫瓦,能实时生成三维占据地图。它解决了机器人导航核心问题,通过多项优化提升性能,或让小设备拥有空间理解能力。
机器人长出800个心眼?阿里达摩院开源具身新大脑,硅谷又坐不住了
2026年具身智能竞争激烈,阿里达摩院开源RynnBrain“具身大脑”。它采用分层架构,在16项评测中超越前沿模型。还介绍了核心技术、训练策略等,且全系列模型、评测基准和代码均开源。
Claude Sonnet 4.5发布,多领域性能超越GPT-5和Gemini 2.5 Pro
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5,是目前最强编程模型,在多领域性能超GPT - 5和Gemini 2.5 Pro。操作电脑、数学推理能力提升,产品更新功能丰富,安全性增强,价格不变,获多家公司认可。
表格理解新纪元!上交大等联合开源,半结构化表格问答准确率提升40%!
数据密集型工作中半结构化表格处理难,传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor,通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理,解决复杂表格问答问题,支持多格式,适用于多场景。
机器人看视频学操作!伯克利首次打通互联网视频到灵巧手真机部署链路
UC Berkeley团队提出端到端流程,跑通从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹链路。解决了单目RGB视频手-物交互重建、带噪声参考轨迹动作重定向及遥操作规模化难题。还给出数据筛选要点。
GPT-5从零提出量子物理新想法,物理学家写成论文已登Physics Letters B
密歇根州立大学物理学家Stephen Hsu在《Physics Letters B》发表量子物理论文,核心思想由GPT - 5提出。论文探讨量子演化线性问题,推导出新算符可积性条件。他还分享与GPT - 5协作过程及体验,对人机协作前景乐观。
刚刚,大模型装上「鹰眼」!首创高刷视频理解,谷歌Gemini 2.5完败
面壁智能开源MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型,8B参数越级反超72B巨无霸,在多领域达SOTA。它首创高刷视频理解,性能强、效率高、适合端侧部署,还实现多技术创新,是开源端侧多模态AI的革命。
揭秘开源Agentic‑Doc真能支撑120 W+ 查询?医疗/金融/法务都在用,确实是有这么 6~~~
LandingAI的Agentic Document Extraction是领先OCR且具视觉结构化能力的Python SDK,可处理复杂文档。它功能丰富,架构合理,支持多格式输出。在多行业有应用,性能提升显著,与同类项目相比优势明显。