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今日直播｜与清北教授一起聊聊：具身智能的数据难题如何破局？
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文讨论了具身智能发展中的数据难题和数据利用的关键，介绍了清华大学和北京大学教授在该领域的研究成果，以及千寻智能公司及其产品。
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关键要点
- 具身智能发展面临数据短缺问题。
- 特斯拉为收集高质量数据，给操作员提供高薪。
- 获取和高效利用数据是提升具身智能能力的关键。
- 清华大学和北京大学教授将讨论具身智能的数据难题。
- 董豪教授的ManipLLM模型入选CVPR 2024，能通过一张图和指令控制机械臂。
- 高阳教授的EfficientZero V2算法高效利用样本数据，解决数据短缺问题，入选ICML 2024 Spotlight论文。
- 高阳教授的ViLa视觉语言模型和CoPa部件约束模型在具身智能领域具有重要意义。
- 千寻智能公司致力于开发通用人形机器人和具身大模型技术。
- 365行AI落地方案旨在分享各行业成功应用AI技术的案例。
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