如影随形

这是具有化身智能的“ Z一代”

发布时间：2025-06-13 13:35编辑：BET356官网在线登录浏览（63）

在年初，DePseek出现在一个大型模型的屏幕上，在关注的中心，观众看到了一群年轻人物。年轻人的精神充满了彩虹，并且在不断变化的AI时代，年轻人默默地支持一半的天空。一波伟大的模型已经到来了。什么是新的化身智能波？我们与化身情报领域的三个年轻人交谈，听他们的故事，并感受到时代的搏动。他们出生于1998年和1992年，具有不同的个性和思想。有些仍在为他们的博士学位学习，而另一些人则进入该行业。在这三个年轻人中，我们发现的共同点是年轻人的热情，勇气，爱与疯狂。无一例外，每个人都深深地喜欢自己的理想。世界在熙熙,，每个人都为了爱而来。 Z发电是年龄和质量。我笑了Atmore，看不到。 “我们只能揭示该层他小时候问亨凯（Hengkai）：“宇宙的局限性是什么？人们有什么？当他去看达凡山（Mount Dafan）时，他想到的是在物理世界中建立一个AGI？对于朱尼·朱尼研究所（Zhu Jun Institute）的私人助理。智力并开始研究机器人。 23年后，他使用强化学习和红色FCNET架构来机器人。狗的下肢特别强大，几乎可以覆盖任何现实世界。有时我可以看到一只机器人狗在楼梯上。但是，因此汉凯认为人类和动物之间的本质区别在于工具的使用和制造，因此机器人最重要的问题是手。为了解决本质，您必须首先求解数据和模型。因此，亨凯（Hengkai）和其他几个学生将研究工作分为三个方向。首先，我们将为模拟器生成许多任务。其次，SIM2REAL允许更有效地表示低视觉特征尺寸。第三，我们以足够的概括来训练大型且体现的模型。 OpenVLA基于从语言任务中建模离散令牌。但是，因此，亨凯（Hengkai）和他的团队选择使用传播模型对连续令牌进行建模。 “我们发现扩散对动作的多模式分布非常强。扩散头越大，建模效果就会越好。”他们在当时世界上最大的传播政策RDT-1B培训。当在Internet上集成数百万个机器人操作数据时，我们创建一个统一的动作空间，当前图像和语言的输入任务指令，输出机器人动作轨迹，并获得具有大型身体模型的1.2B参数。由于数据不足，我们还通过输入大量的模拟器数据和视觉功能指南DE DE DE DE DE DE，我们提出了MANIBOX操作算法框架。尽管这项工作已经完成，但Hengkai发现动作数据的稀有性是一个固有且必不可少的问题。 Sora的预训练视频有近数千万小时，特斯拉FSD团队拥有数十个小时的数据，只有成千上万的合并，总共数百万次nt时。训练广义模型很难。此外，从长远来看，化身智能具有多种硬件主体，导致机器人的动作模式不一致，并且在发出操作后，快速显示和快速显示服务器上的算法并不容易。 Brongahengkai做出了一个简单的决定：从VLA中消除它，不要采取行动！每个人都震惊地从下巴摔下来。那？您想消除动作吗？它仍然称为化身情报吗？汉凯认为是使用图像空间而不是空间空间来允许机器人设置对象运动，联系信息和互联网数据视频模式的物理知识。基于这个想法，他们在5月提出了一个统一的视频春季模型，以创建一个具有统一观察空间的具体视频码头模型，克服了机器人本体论中数据不足和异质性的问题。我们还提出了一个AnyPOS模型来使用一种名为Atara的技术（独立任务操作）要分开基本模型的动作，请实现自动化和大规模的动作汇编，并通过不足的动作数据解决问题。因此，亨凯（Hengkai）对花费数百万培训成本和做不起作用的事情并不感到困惑。毕竟，在当今的化身领域中，机器人通过互联网上的视频和图像学习物理世界的智能尚不共识。经过一些详细的想法，说服了自己。首先，数据收集的资本费用通常超过数百亿美元以达到紧急情况。其次，即使收集到它，这一数量的数据远非杰出公司的数字供应工厂可以收集的数字供应工厂。 “您不能直接信任共识。就像风险资本一样，它必须取决于非概念。”我害怕他人的贪婪和他人的欲望。这就是资本市场教给他的东西。从本科学习毕业后，谭亨凯（Tan Hengkai）留在资本今天有一段时间，学习许多与Xu Xin进行投资的想法。在诉诸于一个人的力量时，他很难做这项工作，使世界感到惊讶，并且必须使用资本将实验性预算转换为生产预算。经过三个月的实习，BasicAmenant看到了一个大型模特的创始人和一个宽松的身体。 “企业家精神是Biense尝试重新进入。只有一个机会选择本垒打。如果您想选择最伟大的，如果您的理想，技术和扩展范式可以说服我，我会和他一起做。”这样的hengkai的目标是找到一个伟大的组织。搜索时间后，他发现：我的最爱在哪里！因此，汉凯想找到深深的深索克。 “ Liang Wenfeng仍在编写自己的代码。在10年内未培训神经元网络的人可以领导AI技术的发展吗？”许多创始人仍参与交通增长，执行数据传单。因此，汉凯认为，如果AGI技术没有融合资金，数据方向盘并没有提高模型的功能。克里斯滕森在“创新者的困境”中说：“这是一个互联网和思想捕获的互联网和思想的一个例子。”所有创新者在下一个破坏性时代都无法获得优势。有业务模型问题和技术理解的局限性。这就是为什么Google无法克服Openai，而大型公司无法深入克服。投资流，产品等。它们在AGI时代没有用。为了打破困境，这不是逐步的改进，而不是VLA的VLM，也不是破坏性技术的范式。人工智能，降低技术维度是没有好处。物理世界的智力。随着诸如Chatgpt之类的伟大模型的出现，您可以看到真正来自AI的智能。化身的GPT时刻仍在这里。就像t兰斯（Rance）是2017年首次宣布的，阿哈拉（Ahora）是一个探索阶段，所有花朵都蓬勃发展。 “我觉得我周围没有多少年轻的热情。教练很惊讶。MPANIES”，年度绩效率为40％。除了调查股票市场外，他还谈到了房地产市场。“北京，上海和监视的房屋价格明显高于其内在价值，并不是他们的内在价值，并且不是一种投资选择，”他说。”许多在北京，Shanghai和Guangzhou中的家庭都在进行。文件。看着外观的本质，亨凯决定不考虑“家”的问题。RT广播响了两次，敦促乘客尽快登上北京飞机。他用黄色的封面和五个大胆的角色关闭了这本书。毛泽东（Mao Zedong）的精选作品 - 第1卷。由于科学研究的需求，Woo Mindong经常前往两个地方。从北京到上海，他只有四卷，从一本到四卷，毛泽东选择了。 Woo Mingdon觉得这是他以前有点漂浮的，就像一个孩子手指看着窗外的孩子一样。在阅读毛泽东的智慧时，他可以防止他在不学习或先入为主的观念的情况下陷入思想陷阱。 Alphago在2016年的出现感到惊讶，他仍然是一名高中生Woo Mingdon，并感到AI的最后一个问题隐藏在机器人的敏捷之手中。在北京大学注册的第一天，所有的第一年学生都必须绘制他们20年来想象的东西。沃金顿的绘画问题是胡在机器人AI革命下的人类文明。在其绘画中，机器人释放了血液和血液的潜在疼痛，这使人类可以更多地专注于缓解人类的痛苦，例如社会关系，阶级关系，剥削，剥削，开发，剥削，不公正等。结果，文明进入了一个新阶段。当Woo Mingdon看到了B站的视频时，他经常看到许多有才华的人错过了理想，并终于在螺丝工厂度过了一生。他总是很沮丧：什么还活着的问题是什么？如果机器人能够帮助人类缓解这种毫无意义的痛苦，那将是多么美妙。 “那时，我不知道现实有多困难，但我对这些事情很幻想，”伍德·蒙顿（Woo Mindong）在湖南Yali初中学习。 “我们所有人都有个性。”为了发展更自由的个性，他选择了学校时选择北京大学，并在上学后，他已成为北京大学图灵班的成员。 Woo Mingdon的第一年讲话是一种生成模型，并且在爆炸性时期尚未指导Incorporated Intelligence领域。在2020年，导师东大教堂（Dong Hasor）在视觉上改变了一个强大的领域。 Woo Mingdon还遵循了Dong Hao的节奏，并致力于研究化身的智能。 2023年，沃林·邦（Woomin Dong）在邓豪（Dong Hao）的领导下进入了该行业。机器人通常面临数据稀缺问题。 Wu Mingdong行业的第一个目标是通过使用VLA的模仿学习范式收集高质量数据并创建机器人。但是，现实情况的复杂性被谴责为昂贵的许多数据。不仅如此，训练有素的策略不可能在新任务中达到100％的成功率，即使它具有非常大的培训。为了提高成功率，机器人需要适应PR的能力竭尽全力。从23到24年前，Dong Hao和Woo Mindong一直在调查解决适应性和成功问题的方法。直到2024年2月，世界上第一个真正的时机加强学习工作（SERL）才结束。许多文件认为，机器人的成功率仅比其100％成功的次数高20倍。实际上，机器人需要成千上万的操作才能在工作站工作一个月。有了大量的操作，无法确保每个操作的成功率100％。 SERL的原理是允许机器人在环境中自动互动，通过奖励信号的反馈从其优势和缺点中学习，优化成功率并形成闭路学习能力。 Wu Mingdong发现，强化学习是提高现实世界成功率的组成部分，而模仿学习是Accelera的“催化剂”Te强化学习。随着调味料和花朵的黑暗，开始研究塞尔的调查。 3月24日，吴明东成功地在他的实验室中回答了塞尔。吴明东认为，真正的机器增强学习比强化学习更加困难。现场中的许多变量以及相互作用的效率小于模拟的1％。通过如此有限的收集量获得100％的成功率是高度验证的算法设计和系统工程功能。 “做真实的 - 时间加强学习的人应该能够结合软技能。他们无法重复算法或重复硬件。”重新创建SERL后，他召集了来自北京大学的一群科学研究学生，对SERL进行了广泛的探索。 Gearodied尚未研究真正实施的路线。随着场景的增长，每个步骤都有不同不同的fío。哇O Mindong希望创建AGI，因为数据方向盘可以从猩猩到同性恋者，同性恋者，智人到人类，并在现实世界中重复。理想已经充满，现实很薄。现实的增强学习目前主要集中在两个手指上。将来使用智能手将面临探索大房间的问题，而算法必须适应。前脚是技术上的耻辱，而后部是批量生产的困境。如果团队不打击大规模生产战役，即使这制造了技术，也可能会遭受巨大的损失，并且反复试验的成本十亿人民币无法承受。 Woo Min-Dong叹了口气，试图在山上的雪中攀登阳光。我从来没有理解这个世界的逻辑。他知道没有检查的意义，也没有说。完成我的博士学位并写了我的文章后，我意识到还有一种资格逻辑称为可靠性，而不是这些MEtrics。您是否曾经想过要交付哪些产品？您的销售等待多少年？有些人从一开始就对经济和真正的供应链进行了详细的研究，但甚至不知道他们必须选择第二个中心供应。但是努力是时间。 1998年的Woo Mingdon是一位年轻的候选人，负担很小，敢于犯错。作为一群在互联网时代长大的年轻人，在技术研究中很明显。它具有优势。伍顿说：“年轻人是最新的技术红利，可以探索更多的潜在领域。许多老师都喜欢我们。”他认为购物中心应该是一场暴风雨，年轻人和年轻人应该匹配，因此厌倦了他们的工作。主要的一代可以改善情景适应技术，而年轻一代可以改善技术适应技术。化身智能本身涵盖了许多领域，包括视觉代表性，加强学习，数据收集，硬件操纵等等，所有这些都是医疗店的顾客。这是盲目的。 Wu Mingdong提议具有在所有基本算法字段中发表文章的最佳能力，并找到了一个完整的电池平台，该平台结合了软件和硬件以提高行业意识。 “我们可以与长者一起工作，并抓住周围的人。”他非常感谢Dong Hao提供该平台。 Woo Mindong几乎每月一次或两次在北京和上海之间旅行。通往机场的道路很长，迪迪的驾驶员不时与他交谈。在了解他的工作之后，要求最常见的问题吸引Mingdon：与IA一起，我可以继续开车吗？他说：“ DIDI可以开车吗？AI无法感到任何痛苦。碰撞汽车是可以的。他独特的人类思想“神性”。您为什么感觉到不完美的金星的美丽？我可能不这么认为。人类接受不完美的美的美感。你可以做到。这是人类大脑和“非正式神性”的谜。本科毕业日，伍顿回到他的卧室做事。在桌面的拐角处，在一堆文件的下部，这幅画在学校的第一天就看到了。当时他看到他，他意识到自己的无辜理想逐渐意识到。现实曾经使他感到困惑，但幸运的是，他仍然有勇气漫步在他的理想中。机器人技术仍在学习，他进入学校时的绘画仍在家里。他微笑着：“也许这就是神奇的命运。”他站起来，终于倒下了。多么高兴！多么高兴！非常优雅！最经典的TVB系列是，在人类方面，最重要的是要快乐。 Wang Qianxu如此。我一生中只活了一次。最重要的是要快乐。当我第一次看到Qianxu王子的三个词时，里面是宇宙，而越来越多的太阳向东露出来。这个名字是由算命先生给出的。 2002年的一天，王Qianxu出生了。那时，我的祖母白天和黑夜都在想，但是我孙子的最佳名字是什么？有一天，我的祖母散步，遇到了算命柜员。一个通过计算计算的人，将他称他为Qianxu国王！ Wang Qianxu来自Jilin的Changchun，由Let Range的孩子抚养长大。在小学学习奥运会数学时，其他父母被迫诚实地坐在板凳上，但王Qianxu却没有。他发现了疲倦且困难的奥林匹克运动会的数学，因此国王的母亲说：“如果您不想学习，您就不学习它，那么玩得更多。”在游戏中间的开始时，Wang Qianxu每天都在教室外面探索他的生活，并与各种各样的人进行了交谈。在前AM，事实证明这是该程度的第一。 Wang Qianxu突然觉得在考试中排名第一是一件好事。每个人都称赞我，所以我将再次参加考试。因此，它再次被“偶然地”视为吉林县最好的阶级，周围的人格非常高。在这一点上，我们可以做错任何事情，并开始学习很多。 Wang Qianxu说：“我的学习方式是与好朋友讨论。”高中有20多名学生，并在Tsun Koh和北京大学住院，为土壤提供了完整的交流。从那以后，王Qianxu知道沟通与合作的重要性。 “讨论越多，真理就越清晰。与他人合作可以改变自己。”在北京大学注册后，王Qianxu在专业探索中花了很多时间。他在高中时最喜欢的主题是物理学，但是在与同学吵架之后ERS，他意识到自己在物理学方面的研究不是他自己的想法，但是广阔的计算机世界使他更有可能找到自己的兴趣。 Wang Qianxu在上大学之前很久以前从未使用过Computadyou祈祷过，他没有考虑过，并在一步中进入了计算机世界。北京大学图灵（Turing）等头等舱都有轮换，王Qianxu的实验类也有机会与三个科学研究小组一起旋转。在第二年的第二学期中，他搬到了Dong Hao教授的Agibot研究所。 Dong Hao与Yang Yaodong一起在机器人中工作。偶然，王Qianxu开始参与救济情报。当时，中国很少有人学习敏捷的手和机器人的手臂，但东霍很孤单。但是，这个硬件太新了，甚至经验丰富的老年人都不知道如何使用它。大多数人在冬季假期回家，大多数人仍留在wai的实验室提示新的空隙。 Wang Qianxu突然受到启发并与您的朋友联系在一起：我们为什么不尝试？实际上，Wang Qianxu的主要兴趣不是硬件，而是如何使用硬件开发算法。但是，这项研究的异想天开引起了他们对化身体的兴趣。后来，很幸运地记得找到了他喜欢的东西这么快。在我三年级的第二学期中，王Qianxu从东豪科学研究小组转移到了朱Yixin教授的实验室核心。根据朱Yixin的推荐，王Qianxu开始与斯坦福机器人学院远程合作，并会见了Jeannette教授。老师喜欢Wang Qianxu，并愿意将他送到斯坦福大学进行夏季研究。 Zhu Yixin或Jeannette都赋予他定义科学研究的权利。在自由环境中，王Qianxu能够“大约成长”。在ICLR发送的一篇文章中，Wang Qianxu研究了一种称为Fieldof Characte的方法RISTIS（DFF）。他放弃了传统的NERF技术，仅将点云用作操作员，通过3D功能成功地表示2D信息。这个高尺寸信息云函数在三个维度上定义了每个空间点的属性，从而编码机器人的各种几何形式和轨迹。因此，功能领域对场景具有很好的概括。在斯坦福大学的夏季研究所，王MI研究所的下一步招募了许多中国实习生。他去了下一个小组，不时与其他人进行了交谈。我对每个人都很熟悉。在沟通过程中，王Qianxu发现，尽管动画产生的“人”并不精确，但每个动作都与人类认知非常一致，并且对Animac Fieldion中语义和人类运动的理解比在机器人领域中更详细。我突然想到了，嘿！语义c可以用作参考轨迹，以允许机器人和人类认知记住，并且可以完成物理和控制信息。但是，语义信息非常具体且非常频繁。如果机器人有杯子，它将面临复杂的信息来源，例如触点，卡车，杯几何形状等。该模型可用于从多个数据路由中提取和结合有价值的信息。你会来吗？ Wang Qianxu认为该接口可以设计用于分离视觉和控制模块，以便每个接口都可以从不同的数据源中学习信息。这个想法来自与麻省理工学院教授的凯宁。在美国的夏季研究中，王Qianxu在他的姐姐高级邓·康格伊（Deng Cangyue）的推出下与他认识凯明（Kaiming）。在Kaiming的愿景中被指定，但也有许多关于机器人的想法。两人说话了一个多小时。 “他完全理解。我对Interfac设计的大部分想法E来自当天聊天的灵感。凯明（Kaiming）在会议当天举行衬衫和牛仔裤。 Wang Qianxu认为社区应调查各种形式的机器人操纵的社区，并试图定义统一的数据表示方法。如果一切都一样，那将是无聊的。 “今年早些时候，Wang Qianxu获得了康奈尔大学的博士学位，并准备继续追逐他的科学研究梦想。他可以在肩膀上肩膀上的肩膀，并且其他人会强化他的能力。认为这个人认为这个人相信这个人相信这个人相信这个人ie认为，这个人认为这个人相信这个人相信这个人相信这个人相信这个人相信这个人相信这个人相信这个人相信这个人相信这个人这个人认为这总是不快乐吗？王子王子遵循幸福，也有一个不快乐的时刻。他在北京大学入学。后来，Wang Qianxu发现他的许多同学来自比赛，并具有童年的明确目标。与他们俩相比，他发现自己选择了错误。 “选择本身不是正确或不正确的。当您知道要做什么时，选择是正确或不正确的。”遗憾的是，他小时候没有参加比赛，没有加入科学研究小组，没有足够的愿景，没有协助两个国际学生会议，也没有任何信息。提前参加会议的老师。但是，错误的选择使王Qianxu了解了生活的节奏和宽容。生活方式是一个很高的错误。知道要评估正确或错误的选项并不容易。保持自己的态度和节奏，下次不要误会。如果您无法平衡生活的欲望，关注和压力，那么旺吉会提供心理建议。他认为目前在中国的竞争压力太大了，尽管他的“不正确选择”的职业实际上是生活中一条长河的正常经历，但许多人不允许他采取错误的步骤。心理学家无法帮助他解决问题，但是他可以调整自己的思维方式，并帮助他自己解决最好的问题。 Wang Qianxu的微信头像是一张手写照片：我可以做到。 Wangqianxu当时仍在高中。老师告诉他，如果你明白了，你绝对不会t进入与大学有关的普通高中。我非常不高兴，没有在凌晨2点入睡，“你不相信我，但我愿意！”他迅速站起来，用这张照片代替了头像QQ。我可以做到。进入高中后，Wang Qianxu从QQ更改为微信，但是头像的图像一直存储到今天。除了中学入学考试中的鸡血外，他还认为这三个单词可能具有更深的含义。我能在高中这样做的原因是因为我认为我可以做得很好。这就是我可以这样做的最新原因，是因为我认为我可以做到。我现在可以这样做的原因是因为我认为我有勇气和信任追求自己的梦想。他觉得自己有很好的智慧，不得不做一些更有价值和理想的事情。 “我不是一个普通人，”他谈到自己。在发现和了解了电影《 400罢工》的最后一幕之后，14岁的安托万终于逃离了高中，到达了无尽的海岸。他找到了自由，但他不知道该去哪里。年轻人应该增加，年轻人应该有很高的野心，年轻人不应该表达关注。年轻人必须年轻，年轻人必须是明亮的衣服和愤怒的马，应该前进。但是在急促的背后，最重要的是知识。在参加化身的智慧，热情，困惑和思想中，三个年轻人聚集在AI世界中的自我意识中。在知识和人工智能时代，年龄和成绩就像穿过云一样。年轻人可以在很短的时间内接受科学研究的完整培训，了解爆炸性技术的要点，并在世界上沉浸在世界上。知道地址，VLA通行证，加固学习可能成为地面的喉咙。中断的技术范式必须被“非概念”摧毁。知道自己意味着看到卢山的真实面孔。 Wo的知识者Mingdon知道如果他是他。 Wang Qianxu的知识是下定决心并逃脱。安托万仍然不知道她在哪里。三个世代相传的三个年轻人在体现的土地上播种了几种物种。