「跨具身机器人数据」共找到 3350 篇相关文章
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。
智能流体力学专题研讨会特邀报告1｜潘翀：复杂流动智能测量方法——物理约束、数据同化与应用
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行。智能流体力学专题研讨会展示了AI与流体力学交叉研究进展。本次分享潘翀报告《复杂流动智能测量方法：物理约束、数据同化与应用》，含多种算法等内容。
撕开AlphaFold的神话：这根本不是AI做出了科学，只是吃了几十亿堆出的数据红利
Dwarkesh Patel与Michael Nielsen探讨科学进步识别问题。以迈克耳孙 - 莫雷实验为例，指出科学进步常先于验证闭环。还分析牛顿、达尔文等理论，质疑AlphaFold科学性，探讨AI做科学难点及外星文明技术树等。
离谱……面壁让 AI 写了个训练框架，然后它自己训出了最强的 1B 模型：MiniCPM5-1B
面壁发布 1B 参数量级最强端侧文本大模型 MiniCPM5 - 1B，其 Base Model 由 AI 编写的训练框架 ForgeTrain 训出，速度超英伟达 Megatron 10%。该模型性能出色，部署门槛低，数据治理方案对应数据集也已开源。
英伟达为何持续押注VASTData？AI存储正在成为新的“算力”｜甲子光年
AI产业曾聚焦GPU，如今数据存储设施重要性凸显。VAST Data完成约10亿美元F轮融资，估值300亿美元，英伟达持续跟投。它重构AI数据基础设施，国内焱融科技有相似技术路线且具自主可控优势。
GLM-5.2真正的跨越：CritPt密闭物理数据集测试得分20.9%，打平Opus-4.8
GLM - 5.2在CritPt密闭物理数据集测试中表现亮眼，与Claude Opus 4.8得分并列，远超其他开源模型，还击败多款闭源模型，实现4.5倍代际飞跃，标志开源模型科学推理能力进步。
万字实录：VLA 范式，具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日，雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等，指出其面临推理、数据等瓶颈，还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
王田苗三问具身大牛：大模型还在「拨号上网」，机器人靠什么拿下真实订单？| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上，王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论，并就商业化落地节奏达成共识。
让VLA真正跑上机器人：北大团队开源Jetson-PI，Jetson Orin控制频率提升8.66倍
文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案，从异步推理算法等三层面优化，在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍，推动具身智能向工业应用跃迁。
颠覆传统向量数据库，直接将文本数据编码成视频文件，轻量级革命性的大规模AI记忆解决方案Memvid
Memvid将文本数据编码为视频，改变AI记忆管理，实现百万级文本块闪电语义搜索和亚秒级检索。它存储高效、轻量级、可离线，应用场景广，还给出安装、使用、配置等说明，并与传统方案对比。