GAIR Live
顶会专区
热门文章
LLM
为什么中国只有一个 DeepSeek?
投机者能抓住短期机会,但实力者才能抓住长期机会。作者丨陈彩娴DeepSeek 风暴后,中国的大模型创业圈会发生什么样的变化?近日来,笔者也与多位业内人士进行了探讨,发现国产大模型圈目前出现了两个极端:一个是极端的热血沸腾,另一个则是极端的霜打茄子。前者以积极拥抱 DeepSeek 生态的算力厂商与模型服务厂商、以及原先没有能力参与大模型“军备竞赛”的开源受益者为代表,后者则以其他中国大模型创业公司(俗称“大模型六小虎”)与过去两年投资了这些公司的 VC 们为主,形成了一个“冰火两重天”的局面。据了解,部分在过去两年投了估值在第一梯队的大模型公司的 VC 团队已经开始准备/正在接受内部的“鞭尸”,主要被质问的角度无非是几点:“为什么 DeepSeek 用这么低的成本就能训练出这么强大的模型,而我们投的大模型公司融资了几十亿美金却做不出来?”“DeepSeek 这次能出圈本质还是技术足够创新、足够牛。XXX 家连基本的大模型技术团队都没有,为什么要投?”“XXX 也有非常强大的人才团队,而且也有训练基座大模型的经验与追求,为什么没有成为...
前沿之声|3月学术资讯速递|CoRL 2026
*来源:东南大学研究生 * 文章链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/SroNLQq\_tAEBqMgvEPo3lQ ”【前沿之声】定期汇总发布各学科有影响力的研学信息,旨在打破学科壁垒,搭建信息桥梁,聚焦学术前沿,开拓学术视野,为研究生打造学术氛围浓厚、学术环境优质、学术舞台广阔的“第二课堂”前沿阵地! 理工类 建筑学院 学术会议 1.第62届国际风景园林师联合会(IFLA)世界大会 https://www\.ifla2026\.com 主办单位:国际风景园林师联合会(IFLA)、香港风景园林师学会 截稿时间:2026年4月15日 会议时间:2026年10月28日-30日 会议地点:香港 2.第十六届中国风景园林学会年会 https://www\.chsla\.org\.cn/article/13\_1302\_0\_2262307\.html?shId=624 主办单位:中国风景园林学会 截稿时间:2026年4月30日 15:00 会议时间:2026年4月下旬 会议地点:浙江温州 3.ICOMOS 第22届全体大会暨科学研讨会...
赶快收藏!2026 年机器人国际热点活动会议时间表及议程看点|CoRL 2026
来源:鼓捣AI 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/RWoi1vF1_nUAKasiTzFi1g?scene=1 2026 是机器人与自动化技术飞速发展的关键一年,从学术界的旗舰会议到产业界的国际展览,都聚焦于 AI、智能体、自动化制造、机器人系统集成等核心趋势。今年的活动既包含经典的 IEEE 顶级会议,也有面向工业生态、开发者社区与商业化场景的重磅大会。无论你是科研人员、工程师还是行业从业者,这份行程表都值得提前收藏。 1、IMROBOTICS2026—InSciTech Meet on Robotics and Automation InSciTech 机器人与自动化大会(IMROBOTICS2026)是一项聚焦机器人、自动化、人工智能(AI)和智能系统 领域前沿创新的国际会议,旨在汇聚 全球领先的研究人员、科学家、工程师、技术开发人员和行业领袖,分享见解、展示研究成果,并探索下一代自动化技术。 会议链接 https://inscitechsummits\.com/2026/robotics 01 活动时间 2026年3月8日至10日 02...
CoRL 2026重磅开源!Sharpa世界联觉模型实现真实扰动鲁棒手内操作|CoRL 2026
来源:具身智能机器人圈 文章链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/TAv9M8MP3\_HG6sK6IwFkDQ 灵巧手从 demo 走向真实应用,关键不只是 “会不会动”,而是能否在 noisy depth、稀疏触觉、外力扰动和未见物体下稳定泛化。现有 in-hand manipulation 往往依赖固定物体、定初始位姿或理想传感器。而一旦遇到真实深度噪声、形状变化和接触状态不可见,这些策略就容易退化成近乎开环的 “手指套路”。 Sharpa Robotics 的研究团队提出的 World Synesthesia Model(WSM,世界联觉模型)正是面向这一难题提出:它把视觉几何、触觉接触、本体感觉与动作历史统一到一个可复用的世界模型状态中,让策略持续推断手 - 物系统的隐含物理状态,而不是只匹配当前观测。 这项工作被 CoRL 2026 高分收录,其核心价值在于用世界模型作为联觉先验,缩小真实传感器噪声造成的 vision gap,并把能力迁移到未见物体和真实平台扰动恢复中。 论文标题:World Synesthesia...
让机器人更会动,从学会「起步」开始|CoRL 2026
来源:机器之心 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/tKbYX-1MMmBBfPNU8_Aqmw **本文共同第一作者为戴美坡、庄启源、徐赫洋,通讯作者为东南大学青年首席教授魏秀参,研究方向为具身智能、计算机视觉与机器学习。本研究围绕机器人模仿学习与生成式动作策略,探索可学习源分布对机器人操作的作用。* ** ** 在机器人模仿学习中,扩散模型与流匹配模型将动作生成建模为条件采样,从专家演示中学习动作分布,并通过迭代生成动作序列。这类策略已被用于抓取放置、工具使用与双臂协同等操作任务。 生成式机器人策略通常从与当前观测无关的标准高斯分布出发。A2A、VITA 等方法开始利用本体感知或视觉信息构造生成起点,但主要将起点视为确定性的估计,尚未显式建模其不确定性。这引出了一个问题:动作生成的起点应该是一个确定值,还是一个分布?如果是分布,其方差应该固定,还是随机器人状态变化? 针对这一问题,东南大学魏秀参团队提出 LeaP(Learnable source Prior),一种由本体感知信息驱动的可学习源先验。LeaP...
UC Berkeley入选CoRL 2026 Oral:1张卡3小时,超过128张卡7天的人形动作追踪|CoRL 2026
*来源:具身智能漫谈 * 文章链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/Jc3Uiq94AwIQ3Om0tED2dA 【具身智能漫谈】 聚焦具身智能与机器人前沿研究,每日精选 arXiv 最新论文深入解读,涵盖视觉-语言-动作(VLA)模型、世界模型、机器人学习等热门方向,助力科研工作者把握领域脉搏。 1 — 行业痛点:动作库越大,算力账单越离谱 人形机器人要在人的环境里干活,第一关就是「全身控制」——走路、跳舞、蹲下、被推一把还能站住,这些都得会。目前最有效的路子是物理仿真里的动作模仿:让强化学习策略去追一段段参考动作。 问题是,动作库越大,策略越强,算力也越贵。现有系统大致分两派。 论文把根因说得很直白:参考动作各不相同,但它们共享同一具人形机器人的刚体动力学。而无模型强化学习(model-free RL)不会显式建模这个「共享结构」,只能一遍遍从带噪的仿真 rollout 里估计「这个动作会导致什么后果」。于是,想覆盖更多动作,就只能加算力。 在这个视角下,动作库的规模不是被算法卡住的,是被电费卡住的。 ...
热门视频
人气专家


