训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享“我们只交付100%可以复现的轨迹。”
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6436 点击 2026-01-09 10:55
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“我们只交付100%可以复现的轨迹。”
针对端到端全模态大模型（OmniLLMs）在跨模态对齐和细粒度理解上的痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent。这是一种基于「音频引导」的主动感知 Agent，通过「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环，实现了从被动响应到主动探询的范式转变。
最近一年，互联网上各种为RAG赛博哭坟的帖子不胜枚举。
随着 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content） 的爆发，我们已经习惯了像 Sora 或 Wan 这样的视频生成模型能够理解「一只宇航员在火星后空翻」这样天马行空的指令。然而，3D 人体动作生成（3D MoGen）领域却稍显滞后。
尽管多模态大语言模型（MLLMs）在识别「图中有什么」这一语义层面上取得了巨大进步，但在理解「图像看起来怎么样」这一感知层面上仍显乏力。
在多模态大模型（MLLMs）领域，思维链（CoT）一直被视为提升推理能力的核心技术。然而，面对复杂的长程、视觉中心任务，这种基于文本生成的推理方式正面临瓶颈：文本难以精确追踪视觉信息的变化。形象地说，模型不知道自己想到哪一步了，对应图像是什么状态。
近日，清华大学团队从 AI 里找到了与幻觉产生高度关联的少数“脑细胞”，并给它们起了一个名字 H-神经元（幻觉神经元）。他们发现拨动这些小开关能显著调节 AI 的行为倾向——例如影响它是否会盲目听从错误指令、甚至是否会产生有害回答。
FaithLens 模型在忠实性幻觉检测任务上，达到了当前最优效果。
当大模型竞争转向后训练，继续为闲置显卡烧钱无异于「慢性自杀」。如今，按Token计费的Serverless模式，彻底终结了算力租赁的暴利时代，让算法工程师真正拥有了定义物理世界的权利。
过去一段时间，我们介绍了很多小白入门级的agent框架，也介绍了包括langchain在内的很多专业级agent搭建框架。