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关键词: AI新闻,逐际动力,张力,具身智能,BeingBeyond

如果要让机器人更有价值，“大脑”层面的突破是关键。

关键词: AI新闻,智在无界,具身智能,Being-H0.7,BeingBeyond

4 月 14 日，智在无界发布第三代旗舰模型 Being-H0.7，该模型将数据规模扩展至 20 万小时人类视频，并提出一种全新的范式 —— 基于潜空间推理的世界模型。在 6 项国际性权威评测中，H0.7 综合排名全球第一（其中 4 项登顶），同时也是首个覆盖跨本体、跨场景、连续动态、流体、柔性物体、物理规律与上下文推理等七大关键维度的通用世界模型。

关键词: AI,模型训练,DemoHLM,具身智能

近日，来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架，为人形机器人移动操作（loco-manipulation）领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示，即可自动生成海量训练数据，实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作，有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。

关键词: 模型训练,Being-VL,BPE tokenizer,AI视觉

为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。

关键词: BumbleBee,模型训练,具身智能,宇树G1

人形机器人对跳舞这件事，如今是越来越擅长了。北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统给出了最新答案：通过创新的“分治-精炼-融合”三级架构，该系统首次实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制。