连拿四个第一,力压Genie 4和Atlas!中国团队造出真物理世界模型
连拿四个第一,力压Genie 4和Atlas!中国团队造出真物理世界模型大晓机器人联合南洋理工大学S-Lab发布世界模型Mundo,通过照片重建可探索、可交互的物理环境,并支持多款机器人训练及酒店场景实测。
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大晓机器人联合南洋理工大学S-Lab发布世界模型Mundo,通过照片重建可探索、可交互的物理环境,并支持多款机器人训练及酒店场景实测。
来自新加坡国立大学、可灵 AI 和香港科技大学的研究团队提出了 DiffusionART,一种面向图像和视频生成的在线 Diffusion RL 算法。该方法支持采用 ODE 采样,不要求奖励模型可微,也无需额外调参,可自然适配标量奖励、二值偏好奖励等多种奖励形式,具有极高的样本效率。
设想这样一个场景:给机器人下达一句自然语言指令,让它穿过走廊、接连转弯,最终走进指定房间。视觉语言导航(VLN),需要让机器人结合沿途看到的画面,把人类的语言指令转化为一连串连续行动。
一个充电器,一根缠成一团的线。
DeepSeek-R1等模型让人们看到了强化学习的潜力。但已有研究发现,模型答得更准,未必意味着能解出的题目更多。
想象一下,你向几个 AI 倾诉最近的压力。
什么时候是具身智能的ChatGPT时刻?
随着多模态大模型越来越强,OCR的短板反而逐渐明显。
每个做 AI 系统的人都经历过这个阶段:效果上不去,又不知道往哪使劲——读轨迹、改 prompt、调配置,靠人一轮轮试,一试就是好几天。
一张高清照片中,远处的手提包是什么颜色?一页票据里,某项费用到底是多少?面对这些问题,多模态大模型常常需要先找到相关区域,再放大查看。但如果第一步就框错了位置,后面的推理也可能跟着出错。视觉思维链让模型能够边看边想、调用工具寻找证据。不过,许多方法仍然像生成句子一样,把边界框坐标逐个写成文本 token。连续的空间位置,为什么要通过离散文字来表达?