
不愧是中国机器人,乒乓打得太6了
不愧是中国机器人,乒乓打得太6了这位乒乓球场上的机器人高手,出自清华姚班本科生苏智(师从吴翼教授)的最新论文——《HITTER: A HumanoId Table TEnnis Robot via Hierarchical Planning and Learning》。
这位乒乓球场上的机器人高手,出自清华姚班本科生苏智(师从吴翼教授)的最新论文——《HITTER: A HumanoId Table TEnnis Robot via Hierarchical Planning and Learning》。
还记得分层推理模型(Hierarchical Reasoning Model,HRM)吗? 这项工作于 6 月份发布,当时引起了不小的轰动——X/Twitter 上的相关讨论获得了超过 400 万的浏览量和数万个点赞,剖析这项工作的 YouTube 视频观看量也超过了 47.5 万次。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1!推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友,Sapient Intelligence的创始人王冠。
如何让AI像人一样,仅凭少量演示,就能稳健适应复杂多变的真实场景? 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP(Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer)框架,首创“坐标系转移接口”,让机器人学习更高效、泛化更灵活。
最近,Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究,他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net,其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization,从而自动发现和操作有意义的数据单元。