业界突破多模态泛化推理能力,OPPO研究院&港科广提出OThink-MR1技术
来自OPPO研究院和港科广的科研人员提出了一项新技术——OThink-MR1,将强化学习扩展到多模态语言模型,帮助其更好地应对各种复杂任务和新场景。
来自OPPO研究院和港科广的科研人员提出了一项新技术——OThink-MR1,将强化学习扩展到多模态语言模型,帮助其更好地应对各种复杂任务和新场景。
来自OPPO研究院和港科广的科研人员提出了一项新技术——OThink-MR1,将强化学习扩展到多模态语言模型,帮助其更好地应对各种复杂任务和新场景。
无论是前段时间《房思琪的初恋乐园》的“弱女叙事”争论,还是去年导演邵艺辉及《再见爱人》嘉宾麦琳遭受的攻讦,抑或近年频频出现的“婚驴”“胎器”等对已婚女性的讨伐,都加剧了女性群体内部的裂痕。
本文摘自《云栖战略参考》,这本刊物由阿里云与钛媒体联合策划。目的是为了把各个行业先行者的技术探索、业务实践呈现出来,与思考同样问题的“数字先行者”共同探讨、碰撞,希望这些内容能让你有所启发。
金融界 2025 年 3 月 26 日消息,国家知识产权局信息显示,中国联合网络通信集团有限公司申请一项名为“大模型优化方法、装置及介质”的专利,公开号 CN 119670913 A,申请日期为 2024 年 11 月。
近日,北京银河通用机器人有限公司(下称“银河通用”)再次引发关注。天奇自动化工程股份有限公司(下称“天奇股份”)发布公告称,其与银河通用签署《合资公司投资协议》,双方拟出资设立合资公司天奇银河机器人有限公司(暂定名,以工商核准为准),整合双方优势及资源,就具身
近年来,生成模型在内容生成(AIGC)领域蓬勃发展,同时也逐渐引起了在智能决策中的应用关注。由于生成模型能够处理复杂的数据分布,并具备强大的建模能力,它们可以被引入决策系统,用于生成引导代理进入高奖励状态的轨迹或中间子目标。本综述系统性地梳理了生成模型在决策任
国家知识产权局信息显示,中国移动通信集团福建有限公司申请一项名为“语义模型训练和语义库建立方法、装置、电子设备”的专利,公开号 CN 119621871 A,申请日期为2024年11月。
在具身智能领域,数据对于训练深度学习模型以增强和优化机器人能力至关重要,但数据采集成本高昂、数据采集效率低、数据通用性差等因素极大限制了具身智能的发展。
攀爬百级阶梯、侧踢腿、踢足球、四级风中稳定行走……最近一段时间里,包括宇树、天工、众擎、加速进化、领航者等多个品牌的人形机器人纷纷从实验室走出来,出街展示各种新的技能。对此,清华大学自动化系教授赵明国在接受《中国经营报》记者采访时指出,具身智能领域近期的火热与
要想做到这一点,关键在于赋予其“举一反三”的能力:当人类看到新物品时,能根据外形或功能,从历史记忆或与物理世界的交互过程中获得先验知识(比如用开瓶经验开新饮料)。
要想做到这一点,关键在于赋予其“举一反三”的能力:当人类看到新物品时,能根据外形或功能,从历史记忆或与物理世界的交互过程中获得先验知识(比如用开瓶经验开新饮料)。
3月11日,来自深圳的全感知智能机械臂解决方案供应商越疆科技发布全球首款“灵巧操作+直膝行走”具身智能人形机器人,搭载该公司自研的神经驱动灵巧操作系统NDS和仿人直膝行走系统AWS,引领具身智能技术向工业、服务等多元场景深度落地。
要想做到这一点,关键在于赋予其“举一反三”的能力:当人类看到新物品时,能根据外形或功能,从历史记忆或与物理世界的交互过程中获得先验知识(比如用开瓶经验开新饮料)。
近年来,人工智能在视觉和自然语言处理方面取得了惊人的泛化能力,但在机器人操作领域,端到端方法往往需要大量昂贵的本域数据,且难以在不同硬件平台与开放场景下推广。为此,HAMSTER(Hierarchical Action Models with Separate
机器人 泛化 vla hamster hamster层次化 2025-03-11 16:19 5
3 月 7 日晚,智元机器人联合创始人「稚晖君」(彭志辉)在微博上扔下了一颗「预告炸弹」——「下周有好东西发布」。短短一句话,迅速引爆全网,阅读量飙升至 10 万+。
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统,其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做 出决策并实现行动,从而产生智能行为和适应性。 具身智能的实质:强调有物理身体的智能体通过与物理环境进行交互而获得智能的人工智能研究范式。 从机器人的角度出发
当模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳时,即出现“过拟合”。这意味着模型从训练数据中学习了过多的噪声模式,从而丧失了在新数据上的泛化能力。
国家知识产权局信息显示,西湖心辰(杭州)科技有限公司申请一项名为“基于大模型的语音风格识别系统”的专利,公开号 CN 119360830 A,申请日期为2024年12月。
如果说2023年是AI大模型元年,2024年是行业大模型元年,那么2025年将成为大模型实现大规模商业化应用的元年,在这一年中,很可能将成为很多大模型“生死存亡”的一年,而商业化做得好坏,将成为决定大模型公司“生死”的关键因素。