EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型
EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型大语言模型的爆发，让大家见证了 Scaling Law 的威力：只要数据够多、算力够猛，智能似乎就会自动涌现。但在机器人领域，这个公式似乎失效了。
来自主题: AI技术研报
5817 点击 2026-01-20 17:21
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大语言模型的爆发，让大家见证了 Scaling Law 的威力：只要数据够多、算力够猛，智能似乎就会自动涌现。但在机器人领域，这个公式似乎失效了。
刚刚，AI医疗新突破，来自谷歌！这一次，他们直接瞄准了真实临床环境的痛点。为此，谷歌祭出了最新模型MedGemma 1.5，找到了破局答案。相较于此前的MedGemma 1.5，MedGemma 1.5在多模态应用上实现重大突破，融合了：
大语言模型（LLMs）的爆发式增长引领了人工智能领域的范式转移，取得了巨大的工程成功。然而，一个关键的悖论依然存在：尽管 LLMs 在实践中表现卓越，但其理论研究仍处于起步阶段，导致这些系统在很大程度上被视为难以捉摸的「黑盒」。
在 AI 辅助 Coding 技术快速发展的背景下，大语言模型（LLMs）虽显著提升了软件开发效率，但开源的 LLMs 生成的代码依旧存在运行时错误，增加了开发者调试成本。
现在，我们越来越多地将大语言模型应用于搜索、编程、内容生成和决策辅助等现实场景中。尽管每天有数百万人使用大模型，但它的问题也随之而来，例如有时会产生幻觉，甚至在特定情境下表现出误导或欺骗用户的倾向。
近年来，大语言模型在算术、逻辑、多模态理解等任务上之所以取得显著进展，很大程度上依赖于思维链（CoT）技术。所谓 CoT，就是让模型在给出最终答案前，先生成一系列类似「解题步骤」的中间推理。 这种方式
尽管多模态大语言模型（MLLMs）在识别「图中有什么」这一语义层面上取得了巨大进步，但在理解「图像看起来怎么样」这一感知层面上仍显乏力。
2023年启动大模型研发以来，腾讯第一次把大语言模型变成一把手工程，负责人是个27岁的年轻人；
空间理解能力是多模态大语言模型（MLLMs）走向真实物理世界，成为 “通用型智能助手” 的关键基础。但现有的空间智能评测基准往往有两类问题：一类高度依赖模板生成，限制了问题的多样性；另一类仅聚焦于某一种空间任务与受限场景，因此很难全面检验模型在真实世界中对空间的理解与推理能力。
财大气粗的老黄，又要出手了！为了将200多位顶尖AI人才纳入麾下，英伟达被曝拟用20~30亿美金收购一家以色列AI初创公司。这家公司名为AI21 Labs，是以色列为数不多的自主研发大语言模型的公司，其联创还曾创办了明星自动驾驶公司Mobileye（Mobileye被收购后成了英特尔副总裁）。