「机器人泛化控制」共找到 1590 篇相关文章
物理AI的「原生」时刻：原力灵机发布具身大模型DM0
主流‘预训练 - 后适配’范式有局限，原力灵机联合阶跃星辰提出具身原生 VLA 模型 DM0。它能统一机器人操作与导航，在 RoboChallenge 测试领先，还介绍了架构、训练方法及未来演进方向。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
VLA大模型做长任务总断片？同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
英伟达GEAR实验室刚刚放出大招，物理世界的自动研究 AutoResearch 首次成为现实
英伟达GEAR实验室实现物理世界自动研究AutoResearch，其ENPIRE系统让8个Codex智能体接管机器人舰队自主完成研究流程，将高精度操作成功率提至99%，还发现新物理缩放法则，项目即将开源。
重新认识具身行业，从自变量的这封邀请函开始
具身智能行业存在评分、技能、样品、商业四大‘气泡’，即认知偏差。自变量机器人将在发布会上戳破‘气泡’，打破认知差，重建评价标准。行业‘拐点时刻’需大脑能力突破、真实场景稳定运行、跑通ROI闭环。
英伟达Jim Fan：「世界建模」是新一代预训练范式
英伟达机器人主管Jim Fan判断，继“下一个词预测”后，世界建模将成新预训练范式，2026年大世界模型将为多模态AI奠基。他还讨论世界模型定义、应用，展望新推理形式，业内人士也各抒己见。
马斯克「开颅插针」首破1.5秒！上万人挤爆，争当赛博格
Neuralink放出20分钟视频，联创阐述最新进展。手术机器人将单根电极植入时间从17秒降至1.5秒，植入深度超50mm。全球超万人排队，公司预计年底前20位患者完成手术，愿景是增强人类认知。
李飞飞站队LeCun，AGI全是炒作！80分钟重磅爆料出炉
李飞飞在Lenny Rachitsky播客中回顾AI发展，揭秘秘辛。她认为AGI是营销用语，世界模型才是未来十年AI前沿。还谈到ImageNet诞生、机器人困境等，其创业公司World Labs的Marble平台应用广泛。