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世界模型的新用途:不做选手,去当裁判

眼下具身赛道都在抢着做机器人的“大脑”,而地瓜机器人发布的世界模型Uranus却剑走偏锋,做机器人开发的基础设施。它能更客观地评测VLA和世界模型,还能做机器人训练的“场地”。

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只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗

北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架,仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据,解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题,在仿真和真实机器人上验证效果良好。

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源神阿里!图像生成Ovis-Image再开源,7B小参数媲美GPT-4o和20B开源模型

阿里Ovis团队发布Ovis - Image,7B参数文本到图像模型,在文本渲染任务媲美GPT - 4o和20B + 开源模型。它架构优化、数据工程精细、训练范式独特,实测数据表现佳,显存占用低、推理快。

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高性能全闪并行文件系统的设计和实践

焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会分享‘高性能全闪并行文件系统的设计和实践’,介绍了焱融全闪文件存储架构和 YRCloudFile 技术细节,分享其解决 AI 训练存储难题的方案。

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长程执行成具身智能必考题,墨奇的答案是Agentic-Native|甲子光年

具身智能中长程执行成关键问题,墨奇智能发布具身模型架构MoRA,提出Agentic - Native技术路线,让Agentic能力原生存在于策略模型中,还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。

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开源动态8

0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA:4090可跑,长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源

清华大学和面壁智能团队开源MiniCPM 4,有8B、0.5B两种参数规模,以22%训练开销达同级别最优。它在架构、推理、数据训练多方面创新,性能领先,适用于综述生成、工具调用等场景。

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阿里Qwen3技术报告核心要点解读!

阿里Qwen3技术报告发布,披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构,预训练数据量和语种增多,后训练采用强到弱蒸馏提升性能,各模型表现优异。

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对抗协作+原型学习!深北莫FedPall开源,联邦学习破局特征漂移,准确率登顶SOTA

深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法,结合原型对比与对抗协作学习,在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移,在多个公开数据集表现出色。

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1.4亿宝可梦玩家,都在给AI免费打工…

1.4亿《精灵宝可梦Go》玩家10年拍300亿张实景图,为Niantic免费收集数据。Niantic用此数据训练VPS视觉定位系统,提升机器人配送效率,还获巨额投资,剥离游戏业务专注空间AI。

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Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”?|数势xSelectDB

本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异,还提及数据库挑战及应用场景,指出Agent能激活数据、提升交互效率,未来将催生新角色。

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