人形机器人不再「走走停停」:Current Robotics发布全身灵巧操作模型Curr-0
机器之心发布让人形机器人在移动中完成精细操作,一直是具身智能领域没有被很好解决的问题。过去的主流方案是把移动和操作拆成两个独立模块:机器人先走到目标位置,停下来,再执行手部操作。这套逻辑在工厂流水线上
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阅读全文在智能浪潮席卷全球之际,2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议将于 7 月 17 日至 20 日在上海举行,分设世博(世博中心、世博展览馆)、张江(张江科学会堂)、西岸(西岸国际会展中心
阅读全文从原始视频出发,无需人工介入,自动生成 3D 重建、深度、2D mask、3D 框、实例描述、3D grounding 和空间问答。Holi-Spatial 试图把「空间智能」的数据生产,推进到自动化
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阅读全文编辑|Panda如今,思维链(CoT)已然成为前沿模型的标配。其机制并不复杂:用户提一个问题,模型会先输出一大段内部推导过程(有时候长达几千个词),然后才给出正式答案。然而,随着模型能力的提升,思维链
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阅读全文机器之心发布AI 正在学着操作电脑。过去 AI 回答问题,现在它直接开始帮你干活。填表格、录系统、整理文件,Anthropic 的 Claude Cowork、OpenAI 的 Codex 桌面版 —
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阅读全文导读:视觉 latent reasoning 希望让多模态模型在内部生成连续 latent token,用这些中间表示补充多模态理解和推理任务中缺失的视觉证据。但问题在于,模型生成出来的 latent
阅读全文机器之心编辑部6 月 15 日,腾讯 Robotics X、福田实验室与混元团队联合发布面向真实世界机器人操作任务的端到端具身智能模型 Hy-Embodied-0.5-VLA(简称 HyVLA-0.5
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阅读全文当视频生成模型走出娱乐创作的舒适区,进入科学、医疗、教育等知识密集场景,它们是否还能生成事实准确、清晰可用的视频?任务对比 —— 传统视觉质量导向 vs KIVI 知识密集型导向针对这一挑战,研究者首
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阅读全文自动驾驶世界模型的研究目标已经从单纯预测未来视觉帧,扩展到构建可用于场景理解、空间定位和后续决策的世界表示。如果模型只能生成外观上合理的未来图像,却无法回答场景中有哪些目标、目标位于何处,以及不同视角
阅读全文机器之心编辑部Anthropic 最新模型 Fable 5 和 Mythos 5 再起风波。据媒体 Axios 爆料,美国特朗普(Trump)政府正式援引国家安全权力,对 AI 独角兽企业 Anthr
阅读全文编辑|Panda太离谱了!是的,本文的主角还是前些天刚发布了 Claude Fable 5 的 Anthropic。Fable 5 发布时的排面是真的足。SWE-Bench Pro 得分 80.3%,
阅读全文本文第一作者张芝翔为复旦大学本科四年级学生,即将前往香港科技大学CSE系攻读博士,研究方向为AI Security&Trustworthy AI。通讯作者是香港科技大学佘东冬教授。在当前大语言模型(L
阅读全文编辑|+0CVPR 2026 刚在美国丹佛落下帷幕。16092 篇投稿中,15 篇杀入最佳论文决选(Best Paper Finalists),入围率不足千分之一。其中一篇来自阿里巴巴与清华大学的合作
阅读全文不是提示注入,不是角色扮演,也不是把恶意请求伪装成正常问题。这一次,风险出现在智能体自主完成任务的过程中。Fable 5 是 Anthropic 面向公众开放的 Mythos 级模型,不仅具备极强的综
阅读全文具身智能要想真正走进复杂真实场景,VLA(Vision-Language-Action,视觉 - 语言 - 动作)模型只会「看图听话再出动作」还不够。更关键的问题是:当机器人伸手之前,它到底看向了哪里
阅读全文机器之心发布分布式系统的 “圣杯”—— 共识协议(Consensus Protocols),长久以来都是顶级基础设施工程师的 “Bug 地狱”。由于其状态极其复杂、多节点交织,传统测试和单体 LLM
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阅读全文机器人视觉语言动作(Vision-Language-Action, VLA)模型越来越多地开始展示叠衣服、倒茶、做咖啡等复杂操作。但是,今天的大多数 VLA 更像 “展台机器人”。它们在固定场景、固定
阅读全文编辑|+0一个约 1B 参数的模型,在 MATH 上拿到 56.2,在 GSM8K 上拿到 84.5,在 ARC-Challenge 上拿到 81.9。训练成本约 1500 美元,16 块 H100
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阅读全文机器之心发布“Full Attention 正在被遗忘”随着 Agent 的广泛应用带来的长序列需求,传统 GPT 架构的 Attention 部分,由于其 O (N^2) 的计算复杂度,正逐渐被视为
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