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大道至简!复旦×南洋理工提出SimpleVLN,用原生MLLM刷新导航SOTA

大道至简!复旦×南洋理工提出SimpleVLN,用原生MLLM刷新导航SOTA

大道至简!复旦×南洋理工提出SimpleVLN,用原生MLLM刷新导航SOTA

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。

来自主题: AI技术研报
6470 点击    2026-10-30 10:03
Physical RSI第一站!便利店打工“人”自己进化,物理AI飞轮启动了

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Physical RSI第一站!便利店打工“人”自己进化,物理AI飞轮启动了

因为货架上的小尺寸挂钩被价格标签牌挡住了一部分,进便利店打工的机器人君第一次尝试挂货……扑了个空。

来自主题: AI资讯
6117 点击    2026-10-28 08:40
Z Potentials | 不造本体、不刷榜、不讲架构,00后创始人用工程师文化跑出具身的Scaling曲线

Z Potentials | 不造本体、不刷榜、不讲架构,00后创始人用工程师文化跑出具身的Scaling曲线

Z Potentials | 不造本体、不刷榜、不讲架构,00后创始人用工程师文化跑出具身的Scaling曲线

具身智能不缺钱,也不缺演示,真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月,北美的 Generalist 发布 GEN-0,称首次在机器人身上观察到了这条曲线:预训练数据和算力越多,模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的,是超过 27 万小时的真实世界操作数据,和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说,曲线已经有人跑出来了,燃料却还没有。

来自主题: AI资讯
7005 点击    2026-10-27 14:01
10小时数据+一段人手视频=?SkeLAM的零样本跨形态迁移

10小时数据+一段人手视频=?SkeLAM的零样本跨形态迁移

10小时数据+一段人手视频=?SkeLAM的零样本跨形态迁移

基于预训练的 Cosmos-Predict2.5-2B,SkeLAM 使用总计约 10 小时的机器人交互数据进行训练。在人手到机器人的迁移实验中,输入换成人类演示,生成视频中的机械臂仍然呈现出与演示对应的运动方向。迁移时模型参数全部冻结,没有针对这些演示额外微调。

来自主题: AI技术研报
7919 点击    2026-10-27 13:46
杨立昆首次详谈AMI Labs商业化路线图:先发论文,再进入工业,最终瞄准机器人

杨立昆首次详谈AMI Labs商业化路线图:先发论文,再进入工业,最终瞄准机器人

杨立昆首次详谈AMI Labs商业化路线图:先发论文,再进入工业,最终瞄准机器人

近日,在法国财经媒体《La Tribune》为 2026 年马赛人工智能大会(AIM 2026)录制的一场专访中,图灵奖得主、深度学习先驱杨立昆(Yann LeCun)详细披露了其创办的人工智能初创公司 AMI Labs 的世界模型商业化路线:先发表科学论文,再进入工业应用,最终瞄准家庭机器人、自动驾驶等需要与现实世界交互的智能系统。

来自主题: AI资讯
5974 点击    2026-10-27 10:31