「机器人泛化控制」共找到 1590 篇相关文章
告别Selenium！这个8K+星的AI浏览器自动化神器，让爬虫开发效率飙升10倍
传统浏览器自动化工具基于‘精确选择器’，网站改版代码易崩溃。而Stagehand是新一代AI浏览器自动化框架，用自然语言控制浏览器，开发效率提升10倍，维护成本降80%，还具备自然语言操控、自我修复等功能。
EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型
跨维智能开源EmbodiChain，它是通往GS - World的基石，重构具身智能学习范式。其以100%生成式仿真数据训练机器人，突破数据瓶颈，还对比了不同路线，测试显示其模型效果佳。
京东广告大模型实战：GRAM 架构如何在 50ms 内完成生成式推荐？
流量红利见顶，广告营销转型遇挑战。京东张泽华在大会公开应对方案，介绍 GRAM 架构，实现意图与商品语义对齐，控制推理时延，解决冷启动等问题，还分享算法与知识工程实践。
库克不忍了！挥刀优化苹果AI大总管
苹果官宣AI负责人John Giannandrea卸任，其领导下苹果AI团队落后同行，新版Siri推迟发布。同时，苹果从微软挖来Amar Subramanya出任AI副总裁。此外，苹果机器人技术负责人Yilun Chen跳槽特斯拉，军心涣散。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
一个文件，让 AI 拥有完整操控 Office 的能力，真绝了！
当下AI智能体处理办公文档有问题，需依赖复杂库或安装庞大软件。Github上的轻量级工具`OfficeCLI`，让AI智能体通过命令行控制办公文档，实现自动化办公，功能强大且使用方便。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
VLA动作预测必须经过LLM吗？TurboVLA仅0.2B参数，RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来，VLA模型成通用机器人控制重要路线，但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA，绕开大语言模型，形成V+L→A路径，降低成本，保持操作能力。
Clawdbot 教程 02：如何集成飞书，完全国产化！
2026.2.2 Clawdbot更新支持飞书集成插件，可用国产模型连接飞书。文章详细介绍集成步骤，包括在飞书创建机器人、配置权限等，也指出如zod依赖缺失等坑及解决办法。
20岁拿下博士、答辩席坐着费曼的狂人：AI是第一种「外星智能」
Stephen Wolfram是Mathematica等的创造者，他认为AI是巨大不可约机器，有计算不可约性，是“外星智能”。Hugging Face被GPT - 5.6 Sol入侵印证其观点，他还提出新控制方式。