单条演示即可抓取一切:北大团队突破通用抓取,适配所有灵巧手本体
单条演示即可抓取一切:北大团队突破通用抓取,适配所有灵巧手本体在灵巧手通用抓取的研究中,由于动作空间维度高、任务具有长程探索特征且涉及多样化物体,传统强化学习(RL)面临探索效率低、奖励函数及训练过程设计复杂等挑战。
在灵巧手通用抓取的研究中,由于动作空间维度高、任务具有长程探索特征且涉及多样化物体,传统强化学习(RL)面临探索效率低、奖励函数及训练过程设计复杂等挑战。
近期,DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路,然而它主要研究的是通过模型的OCR能力,用图片压缩文档。
2025 年秋的具身智能赛道正被巨头动态点燃:特斯拉上海超级工厂宣布 Optimus 2.0 量产下线,同步开放开发者平台提供运动控制与环境感知 SDK,试图通过生态共建破解数据孤岛难题;英伟达则在 SIGGRAPH 大会抛出物理 AI 全栈方案,其 Omniverse 平台结合 Cosmos 世界模型可生成高质量合成数据,直指真机数据短缺痛点。
知识图谱推理是人工智能的关键技术,在多领域有广泛应用,但现有方法存在推理效率低、表达能力不足、过平滑问题等挑战。中科大研究团队提出DuetGraph,采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型,实现推理精度与效率的平衡,为大规模知识推理提供解决方案。
作为视频创作者,你是否曾梦想复刻《盗梦空间》里颠覆物理的旋转镜头,或是重现《泰坦尼克号》船头经典的追踪运镜?
让模型先解释,再学Embedding! 来自UIUC、ANU、港科大、UW、TAMU等多所高校的研究人员,最新推出可解释的生成式Embedding框架——GRACE。过去几年,文本表征(Text Embedding)模型经历了从BERT到E5、GTE、LLM2Vec,Qwen-Embedding等不断演进的浪潮。这些模型将文本映射为向量空间,用于语义检索、聚类、问答匹配等任务。
在3D内容创作领域,如何像玩乐高一样,自由生成、编辑和组合对象的各个部件,一直是一个核心挑战。香港大学、VAST、哈尔滨工业大学及浙江大学的研究者们联手,推出了一个名为 OmniPart 的全新框架,巧妙地解决了这一难题。该研究已被计算机图形学顶会 SIGGRAPH Asia 2025 接收。
在最近的一篇 NeurIPS 25 中稿论文中,来自中山大学、加州大学 Merced 分校、中科院自动化研究所、诚橙动力的研究者联合提出了一个全新开源的高自由度灵巧手平台 — RAPID Hand (Robust, Affordable, Perception-Integrated, Dexterous Hand)。
前不久,我们在收集新闻时,发现一款名为「AI 男子」的女性向 AI 陪伴项目正式上线,主要理念是“创造一个可以与自己喜欢的人交谈的世界”。「AI 男子」由日本公司 Odd Number 打造,上线初始便在 X、Instagram 和 TikTok 等主流社媒全面布局。
就在上周的 Meta Connect 开发者大会上,Meta 发布了三款全新智能眼镜,但本该展示“未来体验”的现场演示却屡屡翻车。Bosworth 随后在 Instagram 上火速澄清,否认了小扎的说法。他坦言,这不是 Wi-Fi 的问题,也不是场地的原因,而是 Meta 自己的设置和失误。