人形机器人半马跑,技术要领 GET 没?
本周《会员通讯》聚焦人形机器人半程马拉松,解析比赛中的关键技术挑战与应对策略,包括感知系统、运动控制、能源管理及机械结构等方面,强调技术创新对机器人适应真实环境的重要性。
本周《会员通讯》聚焦人形机器人半程马拉松,解析比赛中的关键技术挑战与应对策略,包括感知系统、运动控制、能源管理及机械结构等方面,强调技术创新对机器人适应真实环境的重要性。
研究提出「描述一切模型」(DAM),能生成图像或视频中特定区域的详细描述。用户可通过点、框等方式指定区域,DAM则提供丰富的上下文描述。此模型在多个任务中均表现优异,并支持多粒度输出。
北京航空航天大学推出小尺寸视频推理模型TinyLLaVA-Video-R1,其在通用问答数据集上进行强化学习效果显著。该工作引入人工标注的冷启动数据、长度奖励与答案错误惩罚,并为优势计算引入微小噪声,验证了小尺寸模型在视频推理中的潜力。