连续入选ICRA最佳论文,RoboScience机器科学如何突破具身智能泛化瓶颈?
连续入选ICRA最佳论文,RoboScience机器科学如何突破具身智能泛化瓶颈?在具身智能最难的泛化问题上,他们连续拿出顶会级成果,并把它们沉淀进其创新 VLOA 大模型,推动机器人迈向广阔现实。
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在具身智能最难的泛化问题上,他们连续拿出顶会级成果,并把它们沉淀进其创新 VLOA 大模型,推动机器人迈向广阔现实。
你有没有想过,我们每天用的 AI 大模型,可能在某些词汇上天生就有缺陷?不是因为训练数据不够,不是因为算力不足,而是因为语言本身的规律——那些用得少的词,模型就是学不好。更让人意外的是,这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
姜旭是少数完整参与过 OpenAI 大模型核心技术演进的华人创业者之一。2019 至 2023 年间,他经历了 GPT 系列能力爆发最关键的阶段,工作横跨底层训练 infra、大规模预训练、RLHF 对齐算法与数据构建等核心链路。
随着大模型参数规模持续扩大,推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码(Speculative Decoding, SD)通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式,将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证,从而缓解自回归解码的串行瓶颈。
随着语音、视频、多模态能力不断融入大语言模型(LLM),人与 AI 的交互正在越来越接近自然对话。今天的 LLM 不再只是回答问题的工具,也越来越多地出现在教育、客服、陪伴、心理健康等高度依赖情绪理解的场景中。
独家获悉,RoboScience 机器科学于近日完成十亿元 A 轮融资,投资方包含多家国内外知名产业巨头及一线财务机构。本轮融资将用于持续深化其核心的 VLOA 大模型技术,以及推进自研机器人本体的工程化与量产,加速通用具身智能解决方案的规模化落地。
刚看到这个 Demo 的时候着实有些想笑,很久没有见过吐词如此之慢的大模型了。观感上就像「闪电」老师。尽管只有每秒 0.6 个 tokens 的输出速率,这依旧是一个令人不可思议的工作。因为这是一个跑在 iPhone 17 Pro 上的 400B 大模型!
你敢信?一个活在95年前的AI,竟写出了Python代码。GPT之父下场,用2600亿Token炼出了一个「老古董」AI——「talkie」。
被动成为新一代 AI 黄埔军校的字节跳动。
Agent 时代,我们需要正确的计费和工程设计哲学,这是 Xiaomi MiMo 大模型负责人罗福莉刚刚在 X 上发表的观点。前两天,我们报道了一则消息 ——Anthropic 宣布,即日起,Claude Pro 和 Max 订阅用户,不得再将订阅额度用于 OpenClaw 等第三方 Agent 框架。想继续用?那就必须切换到按用量付费的 API。