李飞飞发起机器人家务挑战赛老黄第一时间批钱赞助
李飞飞发起机器人家务挑战赛!老黄第一时间批钱赞助 一水2025-10-1109:35:00 来源: 李飞飞要用ImageNet的方式,推动具身智能了 李飞飞要用ImageNet的方式,推动具身智能了。依然是一个“挑战赛”。就在最近,由李飞飞团队发起、英伟达赞助(其中之一)的首届BEHAVIOR家务挑战赛正式启动。这一次,他们下定决心凝聚学术界和产业界的力量,共同向机器人做家务这一高地发起冲击。 简单来说,参赛者需要统一使用星海图R1 Pro(双手操作+轮式移动)作为本体,在逼真的BEHAVIOR-1K虚拟家庭环境中,解决50项完整的家务任务(涵盖重新布置、烹饪、清洁等各种活动)。参赛者可以自由选择算法,官方还提供了1万条专家演示轨迹(约1200小时),方便大家用模仿学习快速上手。具体赛道则有两条可选: 标准赛道(Standard Track):机器人只能用“自己能看到的东西”决策。特权赛道(Privileged...
更高智商更快思考蚂蚁开源最新万亿语言模型多项复杂推理SOTA
更高智商更快思考!蚂蚁开源最新万亿语言模型,多项复杂推理SOTA 时令2025-10-0914:48:22 来源: 推理,数学,编程,样样精通 时令 发自 凹非寺 | 又一个万亿参数级国产模型开源了!就在刚刚,蚂蚁正式发布百灵大模型的第一款旗舰模型——拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T。刚一登场,不仅超越开源模型DeepSeek-V3.1-Terminus、Kimi-K2-Instruct-0905,还超越了闭源模型GPT-5-main、Gemini-2.5-Pro。在有限输出token的条件下,于代码生成、软件开发、竞赛数学、专业数学、逻辑推理等多项复杂推理基准中取得SOTA表现。 不仅如此,Ling-1T还展现出高效思考与精准推理的优势。例如,在竞赛数学榜单AIME...
OpenAI奥特曼认错我天生不适合管理公司
OpenAI奥特曼认错:我天生不适合管理公司 一水2025-10-0915:18:09 来源: “是时候进行非常激进的基础设施押注了” OpenAI最近的动作属实让人眼花缭乱了!一边是火爆出圈的Sora 2,另一边是各种引人注目的投资合作(入股AMD、获得英伟达千亿美元投资等等),而且还在几天前的开发者日上发布了一大堆新品。人们不禁要问了,OpenAI这是要干啥?背后又有怎样的逻辑? 关于这些问题,OpenAI CEO奥特曼在a16z的最新采访中回应了!他不仅详细阐述了OpenAI的三大核心战略,而且也提到了Sora...
全球首款云深处发布全天候人形机器人重塑行业应用
全球首款!云深处发布全天候人形机器人重塑行业应用! 时令2025-10-0917:58:22 来源: 满足全天候户外作业场景需求...
报道称微软启动AI新战略自主研MAI模型以挑战OpenAI
媒体报道称,自微软内部 AI 部门负责人 Mustafa Suleyman 接手微软的 AI 业务以来,该公司的合作伙伴 OpenAI 关系经历了波动。据知情人士透露,在去年的一次视频会议上,Suleyman 与 OpenAI 管理层就 “思维链” 推理过程的不同看法发生了争执,最终导致会议提前结束。为了减少对 OpenAI 的依赖,Suleyman 组建了一支专注于开发自主 AI 模型 MAI 的研究团队。该团队目前已在 Microsoft Co pi lot 产品中开始测试 MAI 模型,希望用这一自研技术替代 OpenAI 的模型。此外,微软计划在今年晚些时候推出 MAI 的 API,届时外部开发者可以将微软的 AI 模型集成到自己的应用程序中。这一举措将使微软直接与 OpenAI 及其他 AI 实验室在 API 市场上展开竞争。与此同时,Suleyman 的团队还在测试一些 OpenAI 的竞争对手的 AI 模型,以进一步分散风险。微软目前正在尝试使用 Anthropic、马斯克旗下的 xAI 模型、DeepSeek 以及 Meta 提供的开源模型,以保持在 AI...
Anthropic悄然删除拜登时代AI安全承诺政策风向显著改变
近日,AI 公司Anthropic在其网站上悄然删除了与拜登政府时期有关的人工智能(AI)安全承诺。该承诺最初由一个名为 “Midas Project” 的 AI 监督机构发现,上周从Anthropic的透明性中心删除,透明性中心列出了公司关于负责任的 AI 开发的 “自愿承诺”。虽然这些承诺并不具有法律约束力,但它们承诺与政府分享有关 AI 风险(包括偏见)的信息和研究。2023年7月,Anthropic与其他大型科技公司,包括 OpenAI、谷歌和 Meta 等,加入了拜登政府的自我监管自愿协议,以支持 AI 安全举措。这些举措在拜登的 AI 行政命令中得到了进一步确认。参与企业承诺在发布前对模型进行安全性测试、对 AI 生成内容进行水印处理,以及开发数据隐私基础设施。然而,随着特朗普政府的上台,Anthropic似乎对这些承诺的态度发生了变化。特朗普在上任首日便撤销了拜登的行政命令,解雇了数名政府中的 AI 专家,并削减了一些研究资金。这些变化可能使得许多大型 AI 公司重新审视与政府的关系,某些公司趁机扩大与政府的合同,以参与塑造尚不明确的 AI...
AI21Labs发布Jamba16打破长文本处理极限支持多种语言
AI21Labs 近日发布了其最新的 Jamba1.6系列大型语言模型,这款模型被称为当前市场上最强大、最高效的长文本处理模型。与传统的 Transformer 模型相比,Jamba 模型在处理长上下文时展现出了更高的速度和质量,其推理速度比同类模型快了2.5倍,标志着一种新的技术突破。Jamba1.6系列包括 Jamba Mini(12亿参数)和 Jamba Large(94亿参数),并且专门针对商业应用进行了优化,具备函数调用、结构化输出(如 JSON)和基于现实的生成能力。这些模型的应用范围广泛,从企业级的智能助手到学术研究,均能发挥重要作用。这款模型采用了名为 Jamba Open Model License 的开源许可协议,允许用户在遵循相关条款的前提下进行研究和商业使用。此外,Jamba1.6系列的知识截止日期为2024年3月5日,支持多种语言,包括英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、意大利语、荷兰语、德语、阿拉伯语和希伯来语,确保其适应全球用户的需求。在性能评测方面,Jamba Large1.6在多个基准测试中均表现优异。在 Arena Hard、CRAG 和...
马斯克AI毁灭人类的风险为20未来结果更可能超级棒
3 月 2 日消息,在最近一期的《乔・罗根体验》播客节目中,特斯拉和 SpaceX 的创始人埃隆・马斯克再次分享了他对人工智能(AI)发展的看法。尽管他一直对 AI 的潜在风险表示担忧,但这一次,他似乎对人类的未来持相对乐观的态度。马斯克表示,他认为 AI 导致人类毁灭的概率仅为 20%,而出现好结果的概率则高达 80%。这并非他首次提及这一概率,此前他曾预测 AI 导致人类灭绝的可能性在 10% 到 20% 之间。马斯克在采访中还表示,他预计在未来一两年内,AI 将超越人类智力,并在 2029 年或 2030 年达到“比所有人类加起来更聪明”的水平。注意到,这与他之前的预测一致,不过他去年曾表示,AI 可能最早在 2025 年底就超过人类智力。马斯克对 AI 的基本看法并未改变。他一直认为 AI 将远超人类智力,并构成一种“生存风险”,而目前的情况也正在印证他的观点。在人工智能领域,其他专家也对 AI 可能导致人类灭绝表示担忧。深度学习专家杰弗里・辛顿认为,未来 30 年内 AI 导致人类灭绝的概率为 10%;而 AI...
科大讯飞联合华为发布全新升级星火一体机支持讯飞星火及DeepSeek双引擎
3 月 3 日消息,科大讯飞联合华为于 2 月底发布全新升级星火一体机,推出全新的 4U 训推一体机及 2U 推理一体机,从算力、模型、训练、推理到应用,全栈国化支持,快速部署、开箱即用。全新升级的讯飞星火一体机亮点如下:1、支持讯飞星火及 DeepSeek 双引擎深度思考与行业理解相融合,行业知识能力提升 30%,模型幻觉下降 10%,率先实现在教育、医疗、司法、政务等领域成功落地应用。2、面向昇腾硬件的大模型推理性能极致优化源于华为昇腾与讯飞星火在全栈国产化平台上的融合实践,全新的讯飞星火一体机对讯飞星火大模型的推理性能提升 40%,DeepSeek 满血版推理性能相对主流开源方案提升 20%。3、内置知识蒸馏、模型微调等成套工具链助力客户知识工程建设,促进行业知识的增强与私域知识的融合,为用户快速打造自己的专属大模型,基于全国产算力实现模型构建效率提升 50%。4、内置“一站式”星火智能体平台支持用户面向场景需求,基于深度思考,一句话快速构建自己的专属智能体,让每个人都拥有自己的个人助理。5、内置三款精品智能体到手即用内置 PPT...
Rust面向对象
Rust 面向对象面向对象的编程语言通常实现了数据的封装与继承并能基于数据调用方法。Rust 不是面向对象的编程语言,但这些功能都得以实现。封装封装就是对外显示的策略,在 Rust 中可以通过模块的机制来实现最外层的封装,并且每一个 Rust 文件都可以看作一个模块,模块内的元素可以通过 pub 关键字对外明示。这一点在”组织管理”章节详细叙述过。“类”往往是面向对象的编程语言中常用到的概念。”类”封装的是数据,是对同一类数据实体以及其处理方法的抽象。在 Rust 中,我们可以使用结构体或枚举类来实现类的功能:实例pub struct ClassName { pub field: Type,} pub impl ClassName { fn some_method(&self) { // 方法函数体 }} pub enum EnumName { A, B,} pub impl EnumName { fn some_method(&self) { ...