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INTELLIGENCE ARCHIVE
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VOP-Nav融合速度障碍法与端到端学习,实现四足机器人在密集动态环境中的安全敏捷导航,并在真实机器人上验证。
研究者提出LifelongVLA框架,通过双时序LoRA门控模块与缓存高效重放策略,在机器人操作中实现塑性-稳定性平衡。
无问芯穹联合清华大学发布RLinf v0.3,实现从数据采集到真机部署的完整闭环,新增六款模型及多项算法支持。
逐际动力发布全尺寸人形机器人Oli全自主完成长程家务的演示,并推出三层架构大脑系统LimX COSA 0.5,技术水平与Figure相当。
腾讯云与RoboScience机器科学达成战略合作,将共同打造面向具身智能产业的一体化底座,并推出行业首个云端EaaS服务。
原力灵机发布具身世界模型DW0.5,通过视频预测和强化学习,使后训练真机数据需求降低60%,训练成本下降40%。
论文提出名为PhysClaw-0的共生式自主操控系统,通过可重用的语言修正记忆减少人类监督成本,在桌面清洁测试中人类工作时间降至16%。
研究提出将控制障碍函数与逆强化学习结合,从无标签专家观测中恢复屏障函数,实现安全在线控制,经仿真与真实避障任务验证。
提出两种执行质量评估指标与智能体强化学习框架,使机器人操作在干扰下成功率提升最高39.2%。
发布首个针对分布式电驱动卡车的高保真自动驾驶规划基准nuTruck,支持大规模神经网络训练与闭环评估。
何小鹏在德国完成小鹏第二代VLA模型的本地化验收测试,该模型已能识别复杂欧洲路标并适应当地交规。
特斯拉最新FSD更新实现智能召唤、FSD与Robotaxi模型统一,采用Cybercab训练大模型再蒸馏至HW4量产车的降维路线。
智创芯微电子完成Pre-A轮融资,将联合深开鸿围绕开源鸿蒙与开源RISC-V融合展开战略合作,加速双开源软硬件生态建设。
中国电子学会组织召开世界模型专家座谈会,并调研光轮智能等企业,强调世界模型对具身智能的支撑作用。
GigaWorld-Policy-0.5通过混合训练策略和专家架构,在保留视觉动力学训练优势的同时实现高效推理。
提出KnowAct-GUIClaw框架,通过记忆与技能演化提升跨平台GUI任务自动化性能,在MobileWorld基准上超越闭源模型。
研究团队提出DenseReward密集机器人奖励模型,通过自动化生成物理真实的失败轨迹,提供逐帧奖励信号,提升强化学习效率。
ChunkFlow提出一种面向分块策略的连续一致训练执行框架,通过区域划分、确定性混合与连续性损失,改善VLA模型中的边界抖动问题。
研究提出强化学习探索令牌,通过结构化行为先验提升视觉-语言-动作模型在机器人操作中的样本效率。
研究团队提出UR-VC方法,通过跨轨迹相似状态聚合校正时间标签,提升机器人任务进度评估精度。
研究人员提出EEC解释框架,通过Agent响应图发现多智能体强化学习隐藏的几何结构。
该研究提出将时间深度编码器嵌入强化学习策略,使仿人机器人在仅依靠深度观测的情况下完成带球突破,无需显式状态估计。
文远知行WRD 3.0端到端辅助驾驶方案在德国、法国、日本完成公开道路测试,验证其泛化能力。
高德发布通用世界模型工坊ABot-World Studio,交互式视频生成与3D场景生成统一于一体,单张消费级GPU支持小时级连续推理。