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“情绪价值”带火AI陪伴机器人,大厂创业者、头部机构“跑步入场”

“情绪价值”带火AI陪伴机器人,大厂创业者、头部机构“跑步入场”

“情绪价值”带火AI陪伴机器人,大厂创业者、头部机构“跑步入场”

自从AI陪伴机器人在2025年CES展火了之后,一批AI陪伴小机器人凭借可爱呆萌的形象,火速出圈。特别是日本企业推出的一款毛茸茸小机器人——钱包妖精,受到了很多女性消费者的喜爱。

来自主题: AI资讯
6089 点击    2025-02-03 18:50
全面梳理200+篇前沿论文,视觉生成模型理解物理世界规律的通关密码,都在这篇综述里了!

全面梳理200+篇前沿论文,视觉生成模型理解物理世界规律的通关密码,都在这篇综述里了!

全面梳理200+篇前沿论文,视觉生成模型理解物理世界规律的通关密码,都在这篇综述里了!

当下,视频生成备受关注,有望成为处理物理知识的 “世界模型” (World Model),助力自动驾驶、机器人等下游任务。然而,当前模型在从 “生成” 迈向世界建模的过程中,存在关键短板 —— 对真实世界物理规律的刻画能力不足。

来自主题: AI技术研报
7557 点击    2025-02-02 19:07
阿西莫夫三定律,还适用于今天的AI 吗?

阿西莫夫三定律,还适用于今天的AI 吗?

阿西莫夫三定律,还适用于今天的AI 吗?

1942年,伟大的科幻作家艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)在他的短篇小说《转圈圈》(Runaround)中首次提出了“机器人三定律”。之后,这些定律因为他的短篇小说集《我,机器人》而广为流传。

来自主题: AI资讯
5713 点击    2025-02-02 13:54
AI 2025!8大热门赛道开年前瞻,从AI眼镜到推理Scaling一网打尽

AI 2025!8大热门赛道开年前瞻,从AI眼镜到推理Scaling一网打尽

AI 2025!8大热门赛道开年前瞻,从AI眼镜到推理Scaling一网打尽

明天就是辞旧迎新的春节假期,咱来点不一样的——送上一份「年初展望」,站在2025年伊始,把AI科技领域不同领域的热点趋势,浅浅盘了一圈。从人型机器人、AI眼镜,从推理模型到AI Coding……分别从产品侧和技术侧,把今年最有料的8个大热门趋势一网打尽,干货过年。

来自主题: AI资讯
5863 点击    2025-01-27 14:13
Decagon:用 AI Agent 解放客服团队,能否成为下一个独角兽?

Decagon:用 AI Agent 解放客服团队,能否成为下一个独角兽?

Decagon:用 AI Agent 解放客服团队,能否成为下一个独角兽?

Decagon 专注于 AI for Customer Support 领域,致力于用 AI Agent 彻底改变客户服务体验。他们打造的不是简单的聊天机器人,而是能不断进化的 AI Agent 引擎,能够真正理解客户的需求并高效地解决问题。

来自主题: AI资讯
8755 点击    2025-01-24 15:38
不断用AI自己生成的内容去喂它,你猜怎么着?

不断用AI自己生成的内容去喂它,你猜怎么着?

不断用AI自己生成的内容去喂它,你猜怎么着?

ChatGPT等聊天机器人背后的算法能从各种各样的网络文本中抓取万亿字节的素材,文本来源可以是网络文章,也可以是社媒平台的帖子,还可以是视频里的字幕或评论。

来自主题: AI技术研报
3969 点击    2025-01-24 13:13
跟硅谷的核心AI公司聊完后,得到了这 60 条关键洞察

跟硅谷的核心AI公司聊完后,得到了这 60 条关键洞察

跟硅谷的核心AI公司聊完后,得到了这 60 条关键洞察

对 LLM 来说,Pre-training 的时代已经基本结束了。视频模型的 Scaling Law,瓶颈还很早。具身智能:完全具备人类泛化能力的机器人,在我们这代可能无法实现

来自主题: AI资讯
6921 点击    2025-01-24 12:57
Meta首席科学家预测5年内会出现“新AI架构范式”和“机器人时代”

Meta首席科学家预测5年内会出现“新AI架构范式”和“机器人时代”

Meta首席科学家预测5年内会出现“新AI架构范式”和“机器人时代”

Meta 的首席 AI 科学家 Yann LeCun 表示,在未来三到五年内将出现一种“新的 AI 架构范式”,远远超出现有 AI 系统的能力。LeCun 还预测,未来几年可能是“机器人时代”,人工智能和机器人技术的进步将结合起来,开启一类新的智能应用。

来自主题: AI资讯
6887 点击    2025-01-24 10:53
UC伯克利等提出具身智能「动作Tokenizer」,效率飙升5倍!

UC伯克利等提出具身智能「动作Tokenizer」,效率飙升5倍!

UC伯克利等提出具身智能「动作Tokenizer」,效率飙升5倍!

研究者提出了FAST,一种高效的动作Tokenizer。通过结合离散余弦变换(DCT)和字节对编码(BPE),FAST显著缩短了训练时间,并且能高效地学习和执行复杂任务,标志着机器人自回归Transformer训练的一个重要突破。

来自主题: AI技术研报
7244 点击    2025-01-23 13:19