5.83倍加速!PolicyTrim:让VLA机器人少走弯路、更快完成任务
5.83倍加速!PolicyTrim:让VLA机器人少走弯路、更快完成任务VLA模型已经会做任务,但真实机器人还是慢!PolicyTrim是一种优化VLA机器人执行效率的方法,无需重新训练。它通过扩展可靠动作序列并减少冗余步骤,帮助机器人更直接完成任务,提升整体速度。
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VLA模型已经会做任务,但真实机器人还是慢!PolicyTrim是一种优化VLA机器人执行效率的方法,无需重新训练。它通过扩展可靠动作序列并减少冗余步骤,帮助机器人更直接完成任务,提升整体速度。
7月18日,AI圈忽然被这个消息刷屏了。一个名为「Basalt Labs」的神秘中国AI实验室,忽然空降。没有任何预热、没有任何预告,他们在X上扔出了一枚重磅消息——发布Monolith-1.0模型,登顶世界第一!
极佳视界把一套完整的「通用世界模型」产品矩阵摆到了现场:从面向内容创作的一粟 YiSu,到面向自动驾驶数据与仿真的 DriveDreamer;从面向具身智能的 GigaWorld,到负责把世界理解转化为行动的 GigaBrain 与 GigaWorld-Policy;再到进入家庭场景的拾光 S1,以及面向智能制造的 Maker H01。
昨天刚完成2亿美元Pre-IPO轮融资,逐际动力没有急着讲资本故事,而是立马甩出一段全尺寸人形机器人Oli全自主做家务的视频:
3D空间数据的瓶颈,从来不是算法,而是标注。
米哈游吊了人们一年的AI陪伴产品《BSide:Olivia Lin》(以下简称《林离》)在今天悄悄开放了抢先体验。这款产品的主角就叫林离,在前几日的BW展会上,米哈游还带着她来到了现场。不过当时现场的互动内容只有简单地写信与回信,我们还是不清楚具体到了桌面之后,她会是什么样子的。
来自北航、北大、美团的研究团队提出了Policy Improvement Reinforcement Learning, PIRL,以及对应的落地算法 PIPO。这项工作关注的是大模型 RL 后训练中一个非常基础、但长期被默认跳过的问题:一次更新在当前数据上看起来优化了学习信号,是否就真的说明模型策略变强了?
最近,来自新加坡国立大学、香港中文大学 MMLab、北京大学和京东探索研究院的研究团队提出了一种全新的在线策略蒸馏方法: DOPD (Dual On-policy Distillation) ,通过优势感知的双重蒸馏范式,成功破解了这一难题。
米哈游的新项目《BSide: Olivia Lin》,看起来不太像一款传统游戏。
据悉,AI 推理芯片公司上海淬思科技有限公司(Trace Intelligence,以下简称“淬思”)近日完成孵化轮融资,砺思资本(Monolith)与启盈同创基金联合领投。本轮资金将用于首款面向智能体(Agent)推理的专用芯片研发与流片,以及核心团队扩充。