Benchmark,具身智能研究最缺乏的「基礎設施」

Benchmark,具身智能研究最缺乏的「基礎設施」

具身智能模型的結構性矛盾

具身智能模型的結構性矛盾在於,一面是飛速迭代的模型,另一面則是滯後的基準線。換句話說,具身模型一直缺乏一個穩定、可量化的評估標準,導致研究進展難以有效衡量與比較。

光輪智能成為具身數據的關鍵基礎設施

在全球具身智能最前沿的客戶視角中,光輪已經不只是一個數據交付方,而逐漸成為許多團隊訓練流程中的「預設基礎設施」。憑藉在仿真數據、行為數據與評測體繫上的領先規模,光輪已經成為全球具身數據領域最重要的基礎設施企業之一。

阿里達摩院開源具身大腦基模

阿里達摩院開源具身大腦基模,透過「RynnBrain」補齊大腦的物理常識,並透過開源將這套常識轉化為行業的公共基礎設施,展現了其作為具身生態建設者的決心。此舉不僅強化了模型的實用性,也為產業界提供了可複用的技術框架。

來源:https://www.163.com/dy/article/KOG4B19U0556E6LP.html

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