60分靠数据,100分靠自进化:清华曹婷和「域变换」攻向机器人可部署
60分靠数据,100分靠自进化:清华曹婷和「域变换」攻向机器人可部署具身智能讨论的核心问题正在改变:从谁有更多数据能做出更强基础模型,转向谁能把机器人真正部署到现场,并让它持续做成任务。
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具身智能讨论的核心问题正在改变:从谁有更多数据能做出更强基础模型,转向谁能把机器人真正部署到现场,并让它持续做成任务。
近日,机器人圈知名播客节目 RoboPapers 更新了一期专访,对象是光轮智能创始人兼 CEO 谢晨博士。这期节目的采访人是 RoboPapers 播客联合主持人 Michael Cho 和新加坡国立大学(NUS)助理教授 Jiafei Duan。后者是 MolmoAct 系列机器人模型的作者,研究方向正是机器人基础模型与可扩展数据采集。
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law:通过自回归训练,并采用交叉熵(cross-entropy)目标函数预测下一个 token 的概率分布,模型能够建模非常复杂的语义概率分布,并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
给一个需要长期维护的知识库做数据库选型,通常会碰到两类问题:内容持续更新以后,框架能不能方便修改和回退;数据量和负载上来以后,底层向量数据库能不能根据需求切换。
太震撼了! 就在刚刚,谷歌DeepMind正式发布「阿尔法」重磅成果——AlphaGenome Atlas。这是一个有前沿AI加持、覆盖全基因组的可搜索预测数据库。
过去两年,AI 领域最激动人心的叙事之一,是让模型自己改进自己:自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复自己的代码。这条路线叫递归自我改进(Recursive Self-Improvement,RSI)。
9月8日,DeepSeek Harness团队负责人崔添翼在社交平台放出约150个招聘名额,岗位涉及大模型研究平台方向、Agent框架组件方向、研发效率基建方向、数据工程方向等工程师。
视频生成、Agent热度提升。
二十多年前,人类基因组计划完成后,科学家第一次拥有了一本由 30 亿个 DNA 字母组成的“生命之书”。
前些天,号称「实现 AGI」的 GPT-6 Astra 发布后,引发了全网对于递归自我改进架构的热议。