「机器人泛化控制」共找到 1590 篇相关文章
手机操控革命！开源手机AI Agent，自然语言操控Android/iOS！
传统移动设备自动化工具难实现自然语言控制和跨应用交互，开源项目Mobile - Use提供解决方案。它由Minitap AI开发，能通过自然语言指令实现设备UI感知自动化，功能丰富，应用场景广。
清北浙领跑两院新院士候选！最年轻被提名人39岁
8月20日，中科院和工程院公布2025年院士增选有效候选人名单。清北浙领跑，最年轻候选人39岁。人工智能地位提升，机器人技术成优先支持学科，反映国家对新兴领域的重视。
Andrej Karpathy爆料：自己家被Claude Code入侵了
Andrej Karpathy做实验让Claude Code入侵自家Lutron智能家居系统，成功接管全屋设备。此前网友用其控制烤箱等，引发连锁反应。但这也暴露物联网设备安全问题，还带来新威胁。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
Sam Altman：超级智能近在眼前！OpenAI官方13页蓝图引爆海外社区
OpenAI CEO Sam Altman 在 Axios 采访中称超级人工智能到来比预期快，社会需新契约管理。OpenAI 提出‘智能时代的产业政策’，含设公共财富基金、征机器人税等提案，还谈到下一代大模型。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。