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南大等8家单位,38页、400+参考文献,物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述

南大等8家单位,38页、400+参考文献,物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述

南大等8家单位,38页、400+参考文献,物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述

本文作者来自:南京大学、香港大学、中南大学、地平线、中国科学院计算所、上海交通大学、慕尼黑工业大学、清华大学。

来自主题: AI技术研报
7511 点击    2025-07-15 15:25
速递|智谱IPO计划或移至香港,计划融资近3亿美金

速递|智谱IPO计划或移至香港,计划融资近3亿美金

速递|智谱IPO计划或移至香港,计划融资近3亿美金

据知情人士透露,智谱AI 正考虑将首次公开募股计划从中国大陆转移至香港。据知情人士透露,智谱AI 正考虑将首次公开募股计划从中国大陆转移至香港。

来自主题: AI资讯
7853 点击    2025-07-12 19:04
模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作

模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作

模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作

在机器人操控领域,实现高频响应与复杂推理的统一,一直是一个重大技术挑战。近期,北京大学与香港中文大学的研究团队联合发布了名为 Fast-in-Slow(FiS-VLA) 的全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型。

来自主题: AI技术研报
6360 点击    2025-07-12 12:08
推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破

推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破

推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破

让机器人学会聪明且快速精准执行,一直是机器人操控领域的难题。为了解决这个问题,香港中文大学、北京大学、智平方和北京智源研究院联合创新性地提出了Fast-in-Slow(FiS-VLA),即一个统一的双系统VLA模型。

来自主题: AI技术研报
7020 点击    2025-07-11 10:46
4B小模型数学推理首超Claude 4,700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦

4B小模型数学推理首超Claude 4,700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦

4B小模型数学推理首超Claude 4,700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦

香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布名为Polaris的强化学习训练配方:通过Scaling RL,Polaris让4B模型的数学推理能力(AIME25上取得79.4,AIME24上取得81.2)超越了一众商业大模型,如Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus和o3-mini-high(25/01/31)。

来自主题: AI资讯
6048 点击    2025-07-09 12:10
RoboTwin系列新作:开源大规模域随机化双臂操作数据合成器与评测基准集

RoboTwin系列新作:开源大规模域随机化双臂操作数据合成器与评测基准集

RoboTwin系列新作:开源大规模域随机化双臂操作数据合成器与评测基准集

最近,上海交通大学 ScaleLab 与香港大学 MMLab@HKU 领衔发布 RoboTwin 系列新作 RoboTwin 2.0 以及基于 RoboTwin 仿真平台在 CVPR 上举办的双臂协作竞赛 Technical Report。

来自主题: AI技术研报
6536 点击    2025-07-08 11:18
RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱

RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱

RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱

最近,由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything,有效解决了传统RAG的技术局限,实现了「万物皆可RAG」的处理能力。

来自主题: AI资讯
6491 点击    2025-06-30 15:19
字节Seed提出序贯策略优化方法,突破同传“质量-延迟”权衡问题

字节Seed提出序贯策略优化方法,突破同传“质量-延迟”权衡问题

字节Seed提出序贯策略优化方法,突破同传“质量-延迟”权衡问题

为此,香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队出手,提出了一种面向同声传译的序贯策略优化框架 (Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation, SeqPO-SiMT)。

来自主题: AI技术研报
6579 点击    2025-06-19 11:31