机器狗能当羽毛球搭子了!仅靠强化学习从0自学,还涌现出类人回位行为 | Science子刊
机器狗能当羽毛球搭子了!仅靠强化学习从0自学,还涌现出类人回位行为 | Science子刊来和机器狗一起运动不?你的羽毛球搭子来了!无需人工协助,仅靠强化学习,机器狗子就学会了羽毛球哐哐对打。基于强化学习,研究人员开发了机器狗的全身视觉运动控制策略,同步控制腿部(18个自由度)移动,和手臂挥拍动作。
来和机器狗一起运动不?你的羽毛球搭子来了!无需人工协助,仅靠强化学习,机器狗子就学会了羽毛球哐哐对打。基于强化学习,研究人员开发了机器狗的全身视觉运动控制策略,同步控制腿部(18个自由度)移动,和手臂挥拍动作。
多AI智能体系统的复杂构建与优化,长期以来是用智能体解决科研问题和场景落地的瓶颈。来自英国格拉斯哥大学的研究团队发布了全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX,通过引入自我进化机制,打破了传统多智能体系统在构建和优化中的限制!
人类在面对简单提问时常常不假思索直接回答,只有遇到复杂难题才会认真推理。
Cursor放出了一个接近1小时的内部团队讨论视频,深度分析了他们用到的技术和思考,使得我们有机会深入了解了 Cursor 团队内部关于训练超人级编程模型的讨论,他们的观点让我重新思考了 AI 辅助编程的未来。这些来自一线研究者和工程师的见解,揭示了当前 AI 编程领域最前沿的挑战和突破方向。
上海交通大学联合中科大在本文中指出:现阶段大模型智能体的主要障碍不在于模型能力不足,而在于其「Agentic ROI」尚未达到实用化门槛。研究团队提出 Agentic ROI(Agentic Return on Investment)这一核心指标,用于衡量一个大模型智能体在真实使用场景中所带来的「信息收益」与其「使用成本」之间的比值:
昨晚,终于等到了DeepSeek-R1-0528官宣。升级后的模型性能直逼o3和Gemini 2.5 Pro。如今,DeepSeek真正坐实了全球开源王者的称号,并成为了第二大AI实验室。
在人类的认知过程中,视觉思维(Visual Thinking)扮演着不可替代的核心角色,这一现象贯穿于各个专业领域和日常生活的方方面面。
在最新的 LangChain Interrupt 峰会上,AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。
斯坦福Hazy实验室推出新一代低延迟推理引擎「Megakernel」,将Llama-1B模型前向传播完整融合进单一GPU内核,实现推理时间低于1毫秒。在B200上每次推理仅需680微秒,比vLLM快3.5倍。
近日,NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM,以无需训练的即插即用加速方案,实现了推理速度的突破!通过创新的技术组合,在不依赖重新训练模型的前提下,该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据,解析其核心优势。