机器人领域是我们长期关注的赛道，而 Generalist 是当前机器人领域中极少数具备长期竞争潜力的公司，核心优势集中在数据规模、团队能力与清晰的 scaling 路径上。
为什么让多模态大模型“一步一步思考”（”Let’s think step by step”）来回答视频问题，效果有时甚至还不如让它“直接回答”？
视觉模型用于工业“缺陷检测”等领域已经相对成熟，但当前普遍使用的传统模型在训练时对数据要求较高，需要大量的经过精细标注的数据才能训练出理想效果。
Deepmind推出的SIMA 2，让智能体能在虚拟环境（商业游戏）中，边聊天边进行复杂的多模态推理。作为具身通用智能的原型，SIMA 2已从静态数据集迈向无限程序化生成的训练场。
想象一下，你正在训练一个未来的家庭机器人。你希望它能像人一样，轻松地叠好一件衬衫，整理杂乱的桌面，甚至系好一双鞋的鞋带。但最大的瓶颈是什么？不是算法，不是硬件，而是数据 —— 海量的、来自真实世界的、双手协同的、长程的、多模态的高质量数据。
近日，多模态视频理解领域迎来重磅更新！由复旦大学、上海财经大学、南洋理工大学联合打造的 MeViSv2 数据集正式发布，并已被顶刊 IEEE TPAMI 录用。
科技赛道从不缺“造梦者”，但能精准击中行业痛点的“破局者”往往寥寥。
作者提出了一个大规模、高质量、多类别的指令跟随的视频编辑数据集 OpenVE-3M，共包含 3M 样本对，分为空间对齐和非空间对齐 2 大类别共 8 小类别。
就在刚刚，英伟达正式开源发布了其新一代AI模型：NVIDIA Nemotron 3。Nemotron 3 系列由三种型号组成：Nano、Super 和 Ultra。官方介绍其具备强大的智能体、推理和对话能力。
近期，强化学习（RL）技术在提升语言模型的推理能力方面取得了显著成效。
