行业新突破:行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
行业新突破:行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制人形机器人作为用于复杂运动控制、人机交互和通用物理智能的多功能平台,正受到前所未有的关注。然而,由于其复杂的动力学、欠驱动和多样化的任务需求,实现高效的人形机器人全身控制 (Whole-Body Control,WBC) 仍然是一项根本性的挑战。
搜索
人形机器人作为用于复杂运动控制、人机交互和通用物理智能的多功能平台,正受到前所未有的关注。然而,由于其复杂的动力学、欠驱动和多样化的任务需求,实现高效的人形机器人全身控制 (Whole-Body Control,WBC) 仍然是一项根本性的挑战。
6月30日,OpenAI支持的Chai Discovery推出Chai-2,这款多模态生成模型展现出强大的抗体设计能力,一经发布便引起巨大轰动。
关于 Kimi K2 的讨论还在发酵。
最近看了前Tinder首席产品官Ravi Mehta的一个讲座分享视频,他在讲座中提出了一个让所有产品人都应该深思的问题:你的产品是否正面临AI颠覆的风险?看完这个讲座后,我深受震撼。不是因为AI技术有多先进,而是因为我突然意识到,我们可能正处在一个史无前例的时代——那些曾经稳固的Product Market Fit正在大规模失效。
本文的主要作者来自复旦大学和南洋理工大学 S-Lab,研究方向聚焦于视觉推理与强化学习优化。
让机器人像人一样边看边理解,来自浙江大学和vivo人工智能实验室的研究团队带来了新进展。
最近使用cursor的朋友可能已经遇到了这个问题:打开Cursor,准备使用Claude- sonnet4开始Vibe Coding,却看到了"Model not available"的提示。这不是您的网络问题,而是Cursor对中国地区用户限制了高级模型的访问。对于习惯了AI辅助编程的工程师来说,这简直像是突然失去了得力助手。
在噪声污染严重影响预训练数据的质量时,如何能够高效且精细地精炼数据? 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX,一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。
多模态大模型崛起,安全问题紧随其后 近年来,大语言模型(LLMs)的突破式进展,催生了视觉语言大模型(LVLMs)的快速兴起,代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
昨晚凌晨,通义千问团队宣布,已对其旗舰模型 Qwen3 进行升级,并推出非思考模式(Non-thinking)的更新版本:Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8。此次更新旨在提升模型的综合能力