随着人形机器人技术的迅猛发展，如何有效获取高质量的操作数据成为核心挑战。鉴于人类操作行为的复杂性和多样性，如何从真实世界中精准捕捉手与物体交互的完整状态，成为推动人形机器人操作技能学习的关键所在。
随着大语言模型（LLMs）在处理复杂任务中的广泛应用，高质量数据的获取变得尤为关键。为了确保模型能够准确理解并执行用户指令，模型必须依赖大量真实且多样化的数据进行后训练。然而，获取此类数据往往伴随着高昂的成本和数据稀缺性。因此，如何有效生成能够反映现实需求的高质量合成数据，成为了当前亟需解决的核心挑战。
随着云计算平台的搭建和数据量的爆炸式增长，生成式人工智能（AI）在艺术领域的应用变得日益广泛，在多种技术交织而成的新型创作语境中，文艺创作迎来了新的挑战和机遇，AI技术正在重塑影视工业的全流程，并为观众带来前所未有的视听体验。
GenXD模型结合CamVid-30K数据集突破了3D和4D场景生成的挑战，能从单张图片生成逼真的动态3D和4D场景。这一进展为虚拟世界构建带来新的可能性，让动态场景的生成更加快速和真实。
继稚晖君之后，国内又一家头部机器人公司玩起了开源！
连续学习（CL）旨在增强机器学习模型的能力，使其能够不断从新数据中学习，而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘：当任务按顺序训练时，新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能，因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。
在硅谷某咖啡馆，两位 AI 创业者正激动地讨论他们的新产品
彩智科技耗时四年，聚合海量的各行业规范性文件知识数据所打造了“深知智能”专用知识模型。
人工智能的发展如火如荼，但大多数人只看到应用的火爆。真正的支撑力量鲜为人知，人工智能的发展越来越离不开庞大算力的支撑。现在，每5座为人工智能而生的数据中心所消耗的电力，就相当于一个纽约市的消耗。本文将介绍关于AI数据中心的一些基础知识。
小米大模型第二代来了！ 相比第一代，训练数据规模更大、品质更高，训练策略与微调机制上也进行了深入打磨。
