北京大学研究团队开发的FAN模型能有效捕捉数据中的周期性模式，相比传统模型在多项任务中表现出色，同时降低了参数量和计算量，增强了对周期性特征的建模能力，应用潜力广泛。
最近，Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示，合成类人机器人的灵巧手运动轨迹，解决了训练数据集的获取难题，而且还提升了实验中机器人的表现。
周期性现象广泛存在，深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一，许多规律都显式或隐式地包含周期性，例如天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波以及数学运算和逻辑推理等。因此，在许多任务和场景中，人们希望对周期进行建模，以便根据以往的经验进行推理。
来自英伟达、CMU、UC伯克利等的全华人团队提出一个全新的人形机器人通用的全身控制器HOVER，仅用一个1.5M参数模型就可以控制人形机器人的身体。人形机器人的运动和操作之前只是外表看起来类人，现在有了HOVER，连底层运动逻辑都可以类人了！
具身化AI的未来突破“GPT-3时刻”；三类数据策略，互联网、模拟和真实机器人数据的结合；虚拟世界与现实世界的连接，基础Agent的愿景
在AI的世界里，模型的评估往往被看作是最后的「检查点」，但事实上，它应该是确保AI模型适合其目标的基础。
在这个科技不断进步的时代，我们终将迎来“与机器人共存”的未来。你认为，未来会是人机和平共处，还是《终结者》式未来？
提起 OnlyFans，很多人的脸上会浮现意味深长的笑容：哦，一个成人网站，可以和业内顶流 Pornhub 一战。
大模型基准测试还能信吗？
近日，开源社区又迎来一款强力的「视频生成」工作，可以在消费级显卡 (如 GeForce RTX 3090) 上生成任意分辨率、任意宽高比、不同风格、不同运动幅度的视频，其衍生模型还能够完成视频扩展、视频回溯的功能…… 这便是 360AI 团队和中山大学联合研发的 FancyVideo，一种基于 UNet 架构的视频生成模型。
