具身开源模型新王!千寻Spirit v1.5模型登顶 RoboChallenge,终结 Pi0.5领跑时代
具身开源模型新王!千寻Spirit v1.5模型登顶 RoboChallenge,终结 Pi0.5领跑时代事情开始变得有趣起来了。
事情开始变得有趣起来了。
想象一下,一群 AI 程序在一台虚拟计算机里相互猎杀,目标只有一个:生存。
全球榜单中唯一成功率超过50%的模型。今日,千寻智能正式开源自研VLA基础模型Spirit v1.5,就在前一天,该模型在全球具身智能模型评测平台RoboChallenge上,综合评测斩获第一。
《Nature Medicine》 的研究报道“A multimodal sleep foundation model for disease prediction”,研究人员开发了一种名为 SleepFM 的基础模型,从超过58万小时的记录中“学会”了睡眠的语言。这不仅是睡眠科学的进步,更是AI在生物医学领域的深层突围。
英文达杰出科学家Jim Fan表示,我正全身心投入一个单一使命:为机器人解决「Physical Turing Test」(物理图灵测试)。 这是AI的下一个挑战,甚至可能是「终极挑战」。
近年来,大语言模型在算术、逻辑、多模态理解等任务上之所以取得显著进展,很大程度上依赖于思维链(CoT)技术。所谓 CoT,就是让模型在给出最终答案前,先生成一系列类似「解题步骤」的中间推理。 这种方式
站在2026年的CES,回望2024年1月,我曾亲历那场处于AI狂热顶点的CES。那一年,三星豪掷千金买下LVCC中央馆最大的广告牌,「AI for ALL」的口号如雷贯耳。
在这场一年狂飙的亲历者之一——MCP 联合创作者、核心维护者 David Soria Parrra 看来,最戏剧性的分水岭发生在四月前后:当 Sam Altman、Satya Nadella、Sundar Pichai 先后公开表态,Microsoft、Google、OpenAI 都将采用 MCP,“大客户”突然从 Cursor、VS Code 扩散到整个行业。
近日,清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习,让大模型在策略游戏中进行自博弈(Self-Play)。实验表明,这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水
清华大学智能产业研究院(AIR)联合清华大学生命学院、清华大学化学系在Science上发表论文:《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》。团队研发了一个AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。