「机器人泛化控制」共找到 1590 篇相关文章
自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论：TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进，AI 深度介入开发带来新生产路径，但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论，通过提前定义测试点与边界条件，平衡能力利用与风险控制，确保系统可控、安全、可持续。
Ilya重磅发声：Scaling时代终结！自曝不再感受AGI
Ilya在与主持人Dwarkesh Patel的深度访谈中爆出惊人观点，认为Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。他指出当前技术路线后劲不足，模型泛化能力远逊人类，还探讨了AI发展的诸多关键问题。
豆包背后的“超算大脑”：字节ByteRobust系统跑20多万张GPU，性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025，部署于超20万张GPU平台，9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障，由控制和数据平面构成，能自动发现修复故障，提升训练效率与稳定性。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
刚刚，国产AI双冠王！黑马世界模型打破全球纪录，一镜到底封神
生数科技的MotuBrain零宣发登顶双榜，打通「看懂世界+执行行动」，适配多个头部机器人本体。它基于Motus进化，具备多本体、多任务、长程执行能力，展示出强大的「一脑多能」和「一脑多型」特点。
How To Play AI Beta：拾象 2026 AGI 投资思考开源
这是拾象团队的 AI 投资思考报告，复盘当下竞争时局，拆解 2026 年核心技术与产品趋势。分析了头部模型格局、技术路线、算力阵营等，探讨投资策略，还提及多模态、机器人、Agent 等领域发展。
马斯克开「AI救国猛药」：3年解决美38万亿国债危机！
马斯克称AI和机器人3年内能解决美38万亿国债危机，他旗下几家公司正技术对接，构建以AI为核心的文明操作系统。同时，华尔街抛弃英伟达，谷歌TPU因性价比优势切入推理市场。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
「被动感知」到「理解接触」！它石智航重磅发布OmniVTA视触觉世界模型
它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉，通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力，实验表现优。