
AI无师自通,搞定所有家务!π0.5突破泛化极限,UC伯克利系出品
AI无师自通,搞定所有家务!π0.5突破泛化极限,UC伯克利系出品具身智能最大的挑战在于泛化能力,即在陌生环境中正确完成任务。最近,Physical Intelligence推出全新的π0.5 VLA模型,通过异构任务协同训练实现了泛化,各种家务都能拿捏。
具身智能最大的挑战在于泛化能力,即在陌生环境中正确完成任务。最近,Physical Intelligence推出全新的π0.5 VLA模型,通过异构任务协同训练实现了泛化,各种家务都能拿捏。
今天,美国具身智能公司 Physical Intelligence 推出了一个基于 π0 的视觉-语言-动作(VLA)模型 π0.5,其利用异构任务的协同训练来实现广泛的泛化,可以在全新的家中执行各种任务。
当前,AI 领域呈现出一种近乎“追星式”的热情氛围,每当有新的东西发布,便迅速引发广泛关注与高度评价,仿佛技术变革即将一触即发。同时大家情绪也波动剧烈,从“危机论”到“爆发论”频繁切换。OpenAI 最近出的《A Practical guide to building AI agents》的指南,就是他们最近捧上天的“神作”。它直接被捧成了“圣经”,一时间风头无两。
OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告,本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI agents」一篇进行了翻译。除非已经是 Agent 资深开发大佬,否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。
今年的 GTC 大会,英伟达发布了通用机器人模型 GR00T N1,老黄特别提到未来重点关注的趋势是「Physical AI」(物理 AI)。
自一月以来, DeepSeek 在 AI 领域引发了极大的热度,也出现了大量分析文章。其中来自 Leonis Capital 于 2.6 发表于 Substack 上的文章:「DeepSeek: A Technical and Strategic Analysis for VCs and Startups」
英伟达CEO黄仁勋最近在CES 上的主题演讲及问答,分享了他对未来的愿景。这显然是Agentic AI和Robotics的结合,他称之为Physical AI。
图形用户界面(Graphical User Interface, GUI)作为数字时代最具代表性的创新之一,大幅简化了人机交互的复杂度。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中,一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据,比如有一项研究就预计,如果 LLM 保持现在的发展势头,到 2028 年左右,已有的数据储量将被全部利用完。
随着手术量的增长,越来越多的 AI 驱动产品进入市场,聚焦于手术室管理和数据优化。老牌科技公司如 Intuitive Surgical 和 Medtronic 正在加速推动手术机器人和医疗设备的整合,而诸如 Kronos Health 等初创公司则集中开发手术数据管理工具,进一步提升手术室效率和安全性。