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#机器人

机器人(Robot)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗,机器猫等)。

VR-Robo:视觉机器人导航和运动的Real-Sim-Real框架

一点人工一点智能

地址:https://mp.weixin.qq.com/s/Mlik8mEHYSb2XmJXqXlKNQ

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AI意识更进一步!谷歌DeepMind等:LLM不仅能感受痛苦,还能趋利避害

新智元

在科幻电影《机械姬》中,女主角是一款能够感受痛苦的机器人;然而LLM为代表的AI能否感知痛苦和快乐,一直是存在争议。

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UC伯克利等提出具身智能「动作Tokenizer」,效率飙升5倍!

新智元

FAST+ Tokenizer能高效地标记各种机器人动作序列,包括单臂、双臂和移动机器人。FAST+能当黑盒Tokenizer,对各种机器人的动作序列编码,涵盖...

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2024诺贝尔化学奖得主:「模型幻觉」给我无限创造力

新智元

德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员也接受了这一术语。他们的一篇论文标题写道:「从幻觉中学习」,讨论如何改进机器人导航。

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ChatGPT两周年:从不被看好到掀起AI浪潮,一文解析缘起与未来

新智元

团队表示,ChatGPT在当时是一个冒险的赌注:当时,聊天机器人被视为机器学习领域不起眼的一潭死水,之前更是没有成功的先例,,包括Facebook推出的AI机器...

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真机数据白采了?银河通用具身VLA大模型已充分泛化,预训练基于仿真合成大数据!

新智元

英伟达期望看到能够托举起未来世界的人形机器人,让这些机器人在各类复杂任务中能够自主执行,拥有泛化的能力。然而,这一宏伟目标在过去主流数据采集范式下面临着两大瓶颈...

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奥特曼惊呼奇点临近!95%人类饭碗将被AI抢走,2028年百万AI上岗

新智元

机器人学的进步——无论是物理能力还是用于控制机器人的软件——最近都显著加快。这并非完全偶然:现代「深度学习」技术既推动了当前AI浪潮,在机器人控制方面也非常有效...

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奇点临近!美国47%工作岗位将被ASI卷走,大佬急发「逃生攻略」

新智元

如果有了通用机器人,就意味着所有工作都会受到影响;如果没有通用型机器人,那么只有一半的工作岗位会受到影响,因为AI只能取代基于计算机的工作」。

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英伟达2025祭出「迷你大脑」,雷神「Thor」剑指千亿机器人市场!

新智元

【新智元导读】谷歌、亚马逊等巨头纷纷摆脱GPU依赖,于是英伟达选择押注机器人!现在,英伟达已开发了机器人全套解决方案,计划在明年年中发布全新一代人形机器人专用小...

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比真人还逼真!神秘AI生图模型Aurora遭泄露,马斯克急拔网线

新智元

周六,这个发现让网友们沸腾了:Grok模型选择器菜单中,出现了一个「Grok 2+Aurora」选项。

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全球首例机器人刮胡子,斯坦福校友1年拿下3轮数亿融资!红杉领投圈内热门

新智元

穹彻智能认为,Noematrix Brain穹彻具身大脑聚焦在非结构化、开放场景、多任务下的机器人智能边界的突破,与各种类型的机器人本体、工业设备都能有机结合,...

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李飞飞团队ReKep荣获CoRL-LEAP研讨会最佳论文奖,具身智能又下一城!

新智元

【新智元导读】如何让机器人拥有人一样的协调行动能力是具身智能不可避免的挑战,而李飞飞团队在CoRL-LEAP研讨会获得最佳论文奖的ReKep对于这一挑战交出了一...

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微软发明全新「LLM语言」,AI智能体交互效率翻倍!

新智元

这种语言主要由蜂鸣声和口哨声组成,被称为「二进制语」(Binary)或「机器人语」(Droidspeak)。

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院士老黄获港科大荣誉博士!再论「黄氏定律」,预言只有3种机器人能成功

新智元

我们现在有三种类型的机器人可以实现大规模生产,而且只有这三种,其中两种的产量会是最高的。其他类型的机器人都很难实现规模化生产。

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世界模型挑战赛,单项奖金10000美元!英伟达全新分词器助力下一帧预测

新智元

为了助力此方向的研究,1X发布了一个包含100小时原始机器人视频的新数据集,以及支持世界模型训练的机器人状态序列。

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机器人训练数据不缺了!英伟达团队推出DexMG:数据增强200倍

新智元

在单臂机器人任务中,数据采集通常需要多个操作员、机器人以及数月的人力投入。针对类人机器人的数据采集则更具挑战性,因为同时控制多只手臂和多指灵巧手的复杂性较高。

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AGI前夜的思考:2025年将出现真正的AI智能体,年轻人需要快速适应

机器之心

只有当机器人开始制造机器人并且 AI 开始进行 AI 研究时,才可能出现机器人技术的疯狂快速发展。这可能会由 o 系列模型实现,但我认为还需要再等几年。

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把RLHF带给VLA模型!通过偏好对齐来优化机器人策略,代码已开源

机器之心

本文提出了 GRAPE,一种即插即用的 VLA 模型对齐框架,在多种机器人任务场景下均能使用,能够基于轨迹偏好提升机器人策略的泛化能力,并支持将模型对齐到指定目...

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重塑跨智能体灵巧手抓取,NUS邵林团队提出全新交互式表征,斩获CoRL Workshop最佳机器人论文奖

机器之心

本文的作者均来自新加坡国立大学 LinS Lab。本文的共同第一作者为上海交通大学实习生卫振宇和新加坡国立大学博士生徐志轩,主要研究方向为机器人学习和灵巧操纵,...

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