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生数科技认领神秘登顶模型:AI视频公司拿出工业级Demo,跨本体跑通复杂长程任务

生数科技推出的MotuBrain是一款具身智能机器人通用大脑,具备世界模型的预测和行动能力,展现出卓越的物理理解和行动能力。MotuBrain通过统一建模在多种任务中高效执行,特别是在复杂长程任务中表现出优势。生数科技的双轨战略结合视频生成和物理执行,推动了通用机器人大脑的发展。

生数科技认领神秘登顶模型:AI视频公司拿出工业级Demo,跨本体跑通复杂长程任务

量子位
量子位 · 2026-04-30T00:35:15Z
银河通用LDA定义全域数据利用范式,跨本体世界动作大模型开启具身GPT-2时刻

银河通用推出的LDA-1B模型在具身智能领域实现了数据的统一利用,突破了传统模型的局限。该模型有效整合多种数据源,快速适应不同机器人,降低数据获取成本,推动了行业技术进步和产业化进程。

银河通用LDA定义全域数据利用范式,跨本体世界动作大模型开启具身GPT-2时刻

量子位
量子位 · 2026-04-29T02:23:06Z
又是 npm 包投毒,密码管理器 Bitwarden CLI 中招(放心:本体安全)

Bitwarden 的命令行工具 @bitwarden/cli@2026.4.0 版本遭到攻击,恶意代码被植入,可能导致用户敏感信息泄露,如 GitHub token 和 SSH 私钥。官方确认用户的 Vault 密码库未受影响。

又是 npm 包投毒,密码管理器 Bitwarden CLI 中招(放心:本体安全)

小众软件
小众软件 · 2026-04-24T04:52:20Z
HTD——基于触觉预测的人形行走-操作框架:融合视觉、本体感知、力反馈、触觉,同时预测动作、未来手部关节受力、由EMA目标编码器监督的未来触觉潜变量

本文探讨了人形机器人在“行走-操作”任务中的挑战,提出了一种集成式全身操控系统,结合强化学习、VR遥操作和触觉感知。研究者开发了具身触觉梦境的Transformer(HTD),通过多模态学习提升机器人对接触状态的理解和反应能力,简化了学习过程,旨在提高人形机器人的操作能力和灵活性。

HTD——基于触觉预测的人形行走-操作框架:融合视觉、本体感知、力反馈、触觉,同时预测动作、未来手部关节受力、由EMA目标编码器监督的未来触觉潜变量

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2026-04-23T10:29:30Z
本体如何帮助核能行业满足全球能源需求

设计验证和配置控制要求不断确认变更的可接受性。工程师需重建组件上下文,手动查找相关数据,过程繁琐且易出错。通过构建本体,组件身份与要求直接关联,简化信息检索,提高效率,确保合规性和安全性。这种结构化方法减少重复工作,加快决策,支持核能行业数字化转型。

本体如何帮助核能行业满足全球能源需求

Databricks
Databricks · 2026-03-11T20:00:00Z
三元组描述和Ontology的关系

三元组和本体在智能体应用中各有优势。三元组基于RDF标准,适合开放数据网络,灵活性高;而本体则更适合企业决策,具备行动能力。选择取决于具体目标,二者并不竞争。

三元组描述和Ontology的关系

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2026-03-07T00:01:23Z
X-VLA——基于Soft Prompt的Transformer编码器练就可扩展的跨本体VLA:VLM做多模态感知,DiT-style做动作生成

本文介绍了一种新型机器人学习模型X-VLA,采用软提示技术以提升跨具身机器人学习的适应性和泛化能力。通过引入可学习的嵌入,X-VLA有效解决了不同硬件和任务环境下的异质性问题,增强了模型在多样化数据集上的表现。该模型在多个基准测试中表现优异,展现出在灵巧操作和适应新领域方面的强大能力。

X-VLA——基于Soft Prompt的Transformer编码器练就可扩展的跨本体VLA:VLM做多模态感知,DiT-style做动作生成

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2026-02-21T05:00:30Z
RDT2——基于UMI数据实现零样本且跨本体的泛化:先训练VLM、后训练扩散动作专家、最后将扩散策略蒸馏为一步生成器(挑战叠衣服)

RDT2是一种新型机器人基础模型,旨在实现跨本体、物体和场景的零样本迁移能力。通过使用UMI数据集和三阶段训练策略,RDT2能够高效处理多样化的真实世界任务,提升机器人在未见物体和场景中的泛化能力。该模型在微调实验中表现优异,尤其在复杂操作和动态任务中,展现出显著的性能提升。

RDT2——基于UMI数据实现零样本且跨本体的泛化:先训练VLM、后训练扩散动作专家、最后将扩散策略蒸馏为一步生成器(挑战叠衣服)

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2026-02-13T14:13:39Z
DreamZero——同时统一预测未来视觉状态与动作的世界动作模型:解决当下VLA如果人类不示教则理论强但具体操作不强的弊病,且提升任务泛化、本体泛化

DreamZero是一种新型世界动作模型,通过联合预测视频和动作,提升机器人在新环境中的泛化能力。与传统模型相比,DreamZero能够高效学习多样化技能,支持零样本泛化,并实现实时控制。其核心在于利用预训练的视频扩散模型,结合自回归架构和优化策略,提高推理速度和准确性。

DreamZero——同时统一预测未来视觉状态与动作的世界动作模型:解决当下VLA如果人类不示教则理论强但具体操作不强的弊病,且提升任务泛化、本体泛化

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2026-02-08T09:16:32Z
中之杰智能OAG本体模型,助力智能体在离散制造中精准行动

中之杰智能推出OAG本体模型,旨在通过构建“工业常识”体系,数字化生产要素,明确其属性和关联逻辑,从而提升智能体的场景理解力,实现从被动问答到主动治理的转变。

中之杰智能OAG本体模型,助力智能体在离散制造中精准行动

全球TMT-美通国际
全球TMT-美通国际 · 2026-02-02T15:18:10Z
用友发布以“本体”驱动的BIP企业AI本体智能体

用友于1月27日发布了BIP企业AI本体智能体,利用本体技术构建企业数字孪生,实现辅助决策到自主决策的转变,AI准确率提升至99%以上。该智能体为企业提供明确的决策路径,推动自主级别的提升,已在多个行业验证其价值。

用友发布以“本体”驱动的BIP企业AI本体智能体

全球TMT-美通国际
全球TMT-美通国际 · 2026-01-28T02:30:32Z
ODKE+: 基于本体的开放领域知识提取与大型语言模型

ODKE+是一个高精度的开放领域知识提取系统,能够自动从网络中提取知识。它通过模块化组件检测缺失事实、收集证据,并应用混合知识提取方法,使用大型语言模型验证提取的事实。ODKE+支持批处理和流处理,处理超过900万维基百科页面,摄取1900万个高置信度事实,精度达到98.8%。该系统显著提高了知识图谱的覆盖率,并减少了更新延迟。

ODKE+: 基于本体的开放领域知识提取与大型语言模型

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research · 2025-10-27T00:00:00Z
NavFoM——打造VLN基础模型:通过安装在机器人上的摄像头和人类下达的指令,预测移动轨迹(可跨任务、跨本体)

本文介绍了NavFoM,一个跨任务和跨形态的具身导航基础模型。该模型通过处理自我视角视频和语言指令来预测导航轨迹,经过八百万个样本的训练,采用时序-视角指示符token和预算感知时序采样策略,以提升模型的泛化能力和实用性。研究者强调开源和分享对技术影响力的重要性。

NavFoM——打造VLN基础模型:通过安装在机器人上的摄像头和人类下达的指令,预测移动轨迹(可跨任务、跨本体)

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2025-09-26T16:50:36Z

机器之心数据服务现已上线,提供高效稳定的数据获取服务,帮助用户轻松获取所需数据。

具身VLA后训练:TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法

机器之心
机器之心 · 2025-09-08T06:35:22Z

本文介绍了FALCON,一个双智能体强化学习框架,旨在提高人形机器人在复杂任务中的力自适应能力。通过解耦上下肢学习并共享本体感知,FALCON在搬运、拉车和开门等任务中表现出更好的适应性和稳定性,优于现有方法。然而,FALCON仍需克服多接触交互和外部力矩的局限性。

FALCON——力自适应RL框架:上下双智能体(上肢操作策略、下肢行走策略)共享本体感觉和命令,然后联合训练

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2025-09-04T09:51:01Z

机器之心数据服务现已上线,提供高效稳定的数据获取服务,简化数据爬取流程。

智源RoboBrain 2.0+RoboOS 2.0双发:问鼎评测基准最强具身大脑,刷新跨本体多机协作技术范式

机器之心
机器之心 · 2025-07-14T12:31:00Z

本研究针对现有SPARQL查询重写方法在处理复杂本体对齐(特别是丰富的对应关系c : c)时的不足,提出了一种基于用户自然语言需求的自动重写方法。该方法利用等价传递原理及大型语言模型的先进能力,提高了对复杂对齐的处理效率,并为非专业用户提供了方便访问对齐本体的解决方案。

增强复杂本体对齐的SPARQL查询重写

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-02T00:00:00Z

本研究针对科学名称在物种分类本体管理中的挑战,探讨了使用ChatGPT-4自动化农业产品类型本体中生物模块的开发。研究发现,虽然存在一定的局限性,但大型语言模型有潜力简化物种名称的管理,从而显著提高本体开发的效率。

探索大型语言模型将分类数据转化为OWL:经验教训及对本体开发的影响

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-25T00:00:00Z

本研究针对本体图上的佩特里网提出了理论基础,并设计实现了一个Python工具包以处理此类网。该工具包通过本体构建的本体图引入领域知识,进而支持建模推理和控制过程的知识应用。研究的显著发现是该工具为用户定义基于本体图的佩特里网的结构和动态提供了有效途径。

一种处理本体图上的佩特里网的Python工具包

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-09T00:00:00Z

智源研究院推出RoboOS和RoboBrain框架,推动单机智能向群体智能转型。RoboBrain通过任务规划、区域感知和轨迹预测,增强机器人执行复杂任务的能力,支持多机器人系统的高效调度与动态优化,促进具身智能的应用与生态建设。

迈向群体智能 | 智源首个跨本体具身大小脑协作框架与开源具身大脑

量子位
量子位 · 2025-03-29T08:13:33Z
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