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具身智能本体的重要性和技术差距,可能被大大低估了

目前,具身智能发展的讨论多聚焦模型和数据,而本体易被忽视。灵御智能凭借高性能本体在‘申智杯’夺冠,其灵御TA2机器人受关注。文章从多维度剖析本体重要性,并介绍了灵御TA2的优势。

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独家 | 破壳机器人完成亿美元级融资:「操作」才是具身落地的最大挑战

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一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述

这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey,首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌,覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足,如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。

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刚刚,Ilya又发神图「思考者」!AI芯片海洋上在想啥?

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AMD 苏妈对话李开复:AI 转型只能由 CEO 驱动、未来“DRI”(直接负责人)将是企业核心|直击现场

2026 AMD AI 开发者日上海站,AMD 苏姿丰阐述 AI 愿景及中国战略。她与李开复对话,李开复认为 AI 跨越编程临界点,多智能体架构是突破,AI 转型需 CEO 驱动,未来 DRI 将成企业核心。

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一张4090就能爆改!面壁智能MiniCPM-V 4.6开源,1B多模态卷出新高度

今年是AI应用大规模落地年,参数小的端侧模型有特定场景性能优势。5月11日面壁智能开源MiniCPM-V 4.6,参数仅约1B,多模态能力超阿里、谷歌同类模型,还在多维度提升,站稳端侧多模态开源领域。

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一个框架,重塑具身研发流程:Dexbotic走向具身PyTorch

开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端,打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训,构建开发闭环,孵化出 DM0 大模型。

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Generalist最新长文定调:具身原生才是正道,中国玩家原力灵机已交卷

Generalist创始人Pete Florence团队释出GEN-1技术博客,否定世界模型与VLA之争,强调具身智能应回归目标,主张从零训练。中国原力灵机DM0也采用具身原生路线,在RoboChallenge评测中成绩优异。

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Google悄悄下了一盘大棋:一天三个端侧AI项目同时爆发

Google 一天内三个端侧 AI 项目爆发,包括离线听写 App Eloquent、端侧 AI 示例集 AI Edge Gallery 和端侧大模型推理运行时 LiteRT-LM。云端大模型竞争趋同,端侧 AI 是差异化战场,Google 全栈布局有优势。

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谷歌TPU能撼动英伟达吗?前TPU工程师首次揭秘

在AI算力争霸时代,英伟达GPU市值狂飙,但蛋糕正被分食。前谷歌TPU工程师Henry揭秘TPU,从架构、产能、软件等维度分析其优缺点,指出在特定条件下TPU可挑战GPU,未来芯片市场将百花齐放。

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