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Z Potentials | 不造本体、不刷榜、不讲架构,00后创始人用工程师文化跑出具身的Scaling曲线

Z Potentials | 不造本体、不刷榜、不讲架构,00后创始人用工程师文化跑出具身的Scaling曲线

Z Potentials | 不造本体、不刷榜、不讲架构,00后创始人用工程师文化跑出具身的Scaling曲线

具身智能不缺钱,也不缺演示,真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月,北美的 Generalist 发布 GEN-0,称首次在机器人身上观察到了这条曲线:预训练数据和算力越多,模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的,是超过 27 万小时的真实世界操作数据,和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说,曲线已经有人跑出来了,燃料却还没有。

来自主题: AI资讯
6608 点击    2026-10-27 14:01
一副手套,干翻硅谷炫技派!中国队杀入战场,狂卷100万小时数据

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灵初智能选择了一条更为激进的技术路线:「人类中心(Human-Centric)」。他们自主研发了全球首个灵巧手真实世界数采引擎Psi-SynEngine。

来自主题: AI技术研报
11170 点击    2026-02-14 10:07
具身智能一步踏入Scaling Law!10B+基础模型,27万小时真实数据

具身智能一步踏入Scaling Law!10B+基础模型,27万小时真实数据

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当前机器人领域,基础模型主要基于「视觉-语言预训练」,这样可将现有大型多模态模型的语义泛化优势迁移过来。但是,机器人的智能确实能随着算力和数据的增加而持续提升吗?我们能预测这种提升吗?

来自主题: AI技术研报
8843 点击    2025-11-05 16:42