「端到端具身大模型」共找到 9148 篇相关文章
不玩PPT拼实战！中国「具身军团」要在上海动真格了
即将于12月12日举行的「GDPS 2025全球开发者先锋大会」，代表上海具身智能生态全面跃迁。上海为具身智能产业提供场景、算力等支持，企业完成从概念到工业级成熟的蜕变，大赛将进行多赛道「实弹演习」。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
具身智能体不再失忆！智源新记忆系统让机器人秒变熟人，支持终身记忆
智源研究院等联合提出全新终身记忆系统RoboBrain-Memory，是全球首个为全双工、全模态模型设计的系统。它能解决具身智能体交互问题，实现类人长期个性化交互，在多方面表现优异，有广泛应用前景。
2篇论文，最新上下文工程技术一次性讲透！
上下文工程技术持续火热，文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」，在多任务表现优；SA - ICL让LLM先搭框架再做题，在化学/物理准确率提升显著，还对二者做了横向对比。
OpenAI内部路线图精简纯享版
这是OpenAI内部路线图精简版，包含自动化AI研究员目标、五层安全策略、产品向平台与AI云迈进等内容，还涉及算力投入、新公司结构、非营利组织资本部署及科学发现时间表。
数据智能体全景报告发布！你的数据智能体在哪个 Level？
大语言模型爆发让「数据智能体」应运而生，但概念笼统成发展绊脚石。由多顶尖机构组成的联合团队发布论文，首提 L0 - L5 六级自主性分级标准，还对现有研究回顾审视，指明挑战并描绘未来图景。
边打字边出片，交互式生成长视频！英伟达联合MIT开源新SOTA
AI拍长视频不再难！英伟达联合MIT推出LongLive，可实时交互生成流畅画面，解决传统方法卡顿、不连贯等痛点。它能生成15秒到240秒视频，性能达SOTA，还靠三把“钥匙”解决长、顺、快难题。
Sutton判定「LLM是死胡同」后，新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。