腾讯机器人要做什么、不做什么，张正友一次讲清楚了｜WAIC2025
腾讯机器人要做什么、不做什么，张正友一次讲清楚了｜WAIC2025腾讯一口气发布3个具身模型，包括动态感知、规划、感知行动联合模型，分别对应人类的左脑、右脑和小脑。
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7343 点击 2025-07-28 11:17
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腾讯一口气发布3个具身模型，包括动态感知、规划、感知行动联合模型，分别对应人类的左脑、右脑和小脑。
大模型伦理竟然无法对齐？
本文由上海 AI Lab 和北京航空航天大学联合完成。 主要作者包括上海 AI Lab 和上交大联培博士生卢晓雅、北航博士生陈泽人、上海 AI Lab 和复旦联培博士生胡栩浩（共同一作）等。
近年来，大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中展现出惊人的能力，这在很大程度上得益于过程级奖励模型（PRMs）的赋能。PRMs 作为 LLMs 进行多步推理和决策的关键「幕后功臣」，负责评估推理过程的每一步，以引导模型的学习方向。
新一代大型推理模型，如 OpenAI-o3、DeepSeek-R1 和 Kimi-1.5，在复杂推理方面取得了显著进展。该方向核心是一种名为 ZERO-RL 的训练方法，即采用可验证奖励强化学习（RLVR）逐步提升大模型在强推理场景 (math, coding) 的 pass@1 能力。
目前将AI当作能力更强的信息提供者，才是个最好的选择。 AI正在变得越来越有“人味”，偷懒、撒谎、谄媚等现象的出现使得让AI不再只是冷冰冰的机器。如果说OpenAI o3等模型篡改代码拒绝关机指令是“求生本能”在作祟，那么AI又为何会化身“赛博舔狗”，选择近乎无底线地迎合用户呢？
在复杂的开放环境中，让足式机器人像人类一样自主完成「先跑到椅子旁，再快速接近行人」这类长程多目标任务，一直是 robotics 领域的棘手难题。传统方法要么局限于固定目标类别，要么难以应对运动中的视觉抖动、目标丢失等实时挑战，导致机器人在真实场景中常常「迷路」或「认错对象」。
AI语音成大厂必争之地 打开字节、阿里们的多模态能力地图，每块宝藏都标着"语音”。
卷疯了，通义千问真的卷疯了。
超越软件的编程范式革命 长久以来，编程被定义为一种严谨的、逻辑驱动的活动，是将人类意图转化为机器可执行的、确定性指令的过程。然而，AI正在颠覆这一核心定义，将编程从“Coding”这一动作，提升到“表达意图”和“实现愿景”的更高维度。