本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Liuyi Wang等 编辑丨具身智能之心 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 写在前面&出发点 近年来，视觉-语言导航（VLN）领域的进展颇具前景，但该领域对机器人运动和控制的理想化假设，并未 反映出物理具身部署所面临的挑战。为弥合这一差距推出了VLN-PE——一个具备物理真实性的VLN平台， 可支持人形、四足和轮式机器人。首次在物理机器人环境中，通过不同技术流程，对多种以ego为中心的 VLN方法进行了系统性评估，包括用于单步离散动作预测的分类模型、用于密集路径点预测的扩散模型， 以及与路径规划相结合的无训练、基于地图的大型语言模型（LLM）。研究结果显示，由于机器人观测空 间有限、环境光照变化，以及碰撞和跌倒等物理挑战，模型性能出现了显著下降。这也暴露了足式机器人 在复杂环境中的运动限制。VLN-PE具有高度的可扩展性，能够无缝集成MP3D之外的新场景，从而实现更 全面的VLN评估。尽管 ...

RefineX团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在噪声污染严重影响预训练数据的质量时，如何能够高效且精细地精炼数据？ 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出 RefineX ，一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。 其核心优势在于： 将专家指导的高质量端到端优化结果，蒸馏为极简的基于编辑操作的删除程序 。 通过这一高精度蒸馏流程，可以训练出高效可靠的优化模型（refine model），系统地优化语料中的每个实例。 在高效精炼数据的同时，可靠地保留原始文本的多样性和自然性。 用RefineX净化后的20B token数据训练750M模型时，其在常识推理、科学问答等10项任务的平均得分达到44.7，较原始数据提升 7.2% 。 大模型的预训练数据 预训练数据的质量直接决定了模型的知识深度与推理能力上限。 当互联网成为海量训练数据的来源，噪声污染也随之而来——植入的广告、破碎的HTML标签、无意义的乱码等，不仅降低数据效用，更可能 引发模型幻觉。 然而，大规模的去除这些噪声来提升预训练数据的质量是十分困难的，因为同时要兼顾两个要素： 传统数据精炼方案主要集中于 规则过滤 和 ...

机器之心报道 编辑：冷猫 提到机械臂，第一反应的关键词是「抓取」，高级些的机械臂也就做做冰淇淋和咖啡之类的小任务。 但若要机械臂 自 主完成繁 重且复杂的任务 ，如布置餐桌、组装自行车，难度便呈指数级上升。这类任务对感知、理解与动作控制的协同提出了极高要求。 近年来，随着 视觉 - 语言 - 动作（VLA） 模型的迅速发展，机器人已逐步具备整合多模态信息（如图像、指令、场景语义）并执行复杂任务的能力，朝着更智 能、更通用的方向迈进。 但是目前 VLA 的研究尚未达到里程碑式的成果，具身智能的「GPT」似乎离我们还很遥远。 直到我看到了这两段视频： 机械臂在现实世界中已经能够实现双臂写作，完成如此复杂的组合任务，并且还能够在操作过程中纠错。这相比过去的 VLA 研究成果有了非常明显的提高。 深入探索了一下这份研究，作者在 VLA 的思路基础上更进一步，在扩散模型策略的基础上，完全构建了一个针对机器人的 大型行为模型（Large Behavior Model，LBM） ，经过训练和微调，便能够实现机械臂自主执行复杂操作中如此令人惊艳的结果。 来自谷歌的研究者 Ted Xiao 说： 「如果你从事机器人技术和人工智 ...

这是一场停不下来的豪赌。 Grok4真的很强 近期马斯克发布了"世界上最强的AI模型"，有人直言道AGI在这里已经实现了。xAI 发布了两个版本，分别 是 Grok 4 和 Grok 4 Heavy。两者都是推理模型，前者是单代理版本，Grok-4 Heavy 则是多代理版本，支持 四个代理同时工作。 "Grok 4 是在所有学科里都达到研究生水平的，甚至比大多数 PhD 都强。"直播晚点 1 小时后，马斯克首先 给 Grok 最新一代的水平如此定位。 除了在 SAT、GRE 考试中取得近乎完美的成绩，在「人类终极考试（HLE）」测试里，Grok 4 现在的得分 比 Gemini 2.5 Pro、o3 都高，Grok 4 Heavy 版本更是突破了 40%。相比Kimi（以中文处理见长），Grok4 的多语言支持更全面，尤其在英语和编码混合任务中领先。Kimi虽快，但Grok4的深度思考能力让它在科研 场景中更可靠。 在编码与软件工程方面： SWE-Bench基准：Grok4约60%以上，高于GPT-4.5的54.6%、Gemini 2.5 Pro的类似 分数。Claude 4虽达72.7%，但Grok4在代 ...

文：韦亚军 摄影：Bob君 她曾参与策划了罢免Sam Altman的行动，但后来态度出现反转。 近日，AI创业公司 Thinking Machines Lab（思维机器实验室，以下简称：TML）宣布完成20亿美元 （约合144亿元人民币）种子轮融资，投后估值120亿美元，创下全球风投史上最大单笔种子轮融资纪 录。 此轮领投方为知名VC机构a16z创投，英伟达、AMD、Accel、ServiceNow、思科、简街资本（Jane Street）等知名VC和大厂跟投。 TML公司创始人就是OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂，卷入过OpenAI内斗。她 曾参与策划了罢免Sam Altman的行动，但后来态度出现反转。这一点留在文末展开讲。 按照TML规划，此次融资款主要用于算力采购、人才招募及多模态大模型预训练。目前，TML已与 Google Cloud签订多年期GPU/TPU采购协议，合同金额未披露。 今年6月份有市场消息称，其估值还仅为100亿美元。没想到短短一个左右的时间，最终交割价格就被抬 升至120亿美元，溢价20%。 公司还是0产品， 却估值120亿美元 TML正式创立于今年2月份，公司仍处于"隐形模式"， ...

人形机器人产业链展更新 20250720 摘要 特斯拉可能因谐波减速机在高强度使用下的磨损问题，考虑更换为更耐 用的减速器方案，并进行硬件调整，导致第三代机器人发布推迟 4-6 个 月，预计在今年三季度末或四季度推出。 国内机器人行业涌入众多大厂，如传统汽车零部件企业、手机公司及互 联网公司，加速行业发展，并积极探索各自的落地场景，不再局限于演 示阶段，下半年将重点关注实际应用。 人形机器人底层技术主要集中在 VRA 操作、VRA 后训练及强化学习三 个方向，通过强化学习提高 VRA 操作的成功率，以实现商业化应用，类 似于大语言模型优化答案质量。 灵巧手市场出现分化，前期效果不理想导致部分公司订单减少，抓取算 法缺乏有效方法限制市场扩展，许多公司转而使用专用夹具或夹爪，算 法发展将持续影响市场规模。 零部件成熟度显著提升，尤其在谐波减速机等关节部分，但特斯拉更换 的新型减速机结构（如摆线针轮）成熟度仍需验证，可能还面临控制算 法进展受挫等内部问题。 Q&A 特斯拉在机器人方案上的最新变化是什么？ 特斯拉最近对其机器人方案进行了更新，主要集中在提高机器人的寿命和抗冲 击性。原先的设计中，特斯拉使用了谐波减速机 ...

【环球时报综合报道】在军事题材影视作品中，狙击手一直是最具传奇色彩的角色之一，其冷静且敏锐的人物形象令人好奇。在真实的特战场景中，狙击手 也被誉为特战力量"精锐中的精锐"，其出场往往能起到"一枪定音"的效果。7月15日至19日，全球20余个国家特战队伍中的狙击精英齐聚新疆乌鲁木齐武警 部队某训练基地，竞逐"锋刃-2025"国际狙击手射击竞赛（以下简称"锋刃-2025"竞赛）。《环球时报》记者在本次比赛的现场看到，这项中国武警立足于实 战化训练以及国际军事合作的品牌赛事，在课目设置上极为贴近实战环境，参赛各国的特战精英在高度仿真的赛场中各展所长、切磋技艺。本报记者在现场 观看各国狙击手的出色表现后，深感想要培养一名优秀狙击手的不易。 综合战斗狙击部分，则以狙击小组深入敌后解救人质为战斗背景，共设置隐蔽渗透、协同接敌、定点打击、控守压制、游动反击、掩护打击、快速撤离7个 作战环节，采取综合演练的形式分段组织实施，全程贯穿组织指挥，注重战技一体运用，主要检验狙击小组在复杂环境条件下的综合战斗能力。 竞赛课目借鉴真实战例 "借鉴实战案例增强实战性，是我们此次竞赛的一大特色。"武警部队参谋部主办局的相关负责人在比赛期间 ...

炎炎夏日，游泳是颇受大家欢迎的运动选项。从岸上到水中，从热身准备到游泳后身体恢复，其中门道 不少。 入水前做什么准备？ "安全是游泳的首要原则，既要做好环境评估，又要对自身能力水平心中有数。"浙江省温州市奥体游泳 学校教练张海强有20多年教学经验，他对游泳时的注意事项进行了介绍。 首先，要做好安全评估。 选择正规、安全的游泳场地。自然水域、公开水域情况复杂多变，除了细菌、寄生虫或污染物等隐患， 水温表层温暖、下层偏低，再加上可能有暗流，对游泳者的水平和经验要求极高，初学者务必远离。相 比之下，符合开放标准的游泳馆更安全，其对水质、照明、救生设施设备和救生员配备都有严格要求， 建议作为首选。 游泳前要评估个人身体能力。没有一定训练基础，不要贸然尝试高速、长距离游泳，避免出现体力不支 等情况。 其次，要做好热身训练。 不少人游泳时直接入水，忽略了热身环节。入水前，可在岸边做广播体操式的伸展、慢跑、模仿划水蹬 腿动作，提升肌肉温度，增加关节灵活性，为下水做好生理和心理准备。 入水后，不可马上"火力全开"，应先轻轻打腿、缓慢蹬腿、滑游，让心肺系统和肌肉组织逐步适应水环 境，降低突然剧烈运动引发的抽筋等风险。 二、练习 ...

竞赛期间，来自白俄罗斯、哈萨克斯坦、南非、西班牙、古巴等20多个国家的50余个狙击小组齐聚新疆 乌鲁木齐，不同肤色、不同语言的狙击精英在4个类别12个实战化课目中展开角逐。 竞赛坚持技术与战术、实战与竞技相结合，紧扣国际特种作战演变趋势，在狙击距离、人装结合、技战 协同等方面进行升级，为各国反恐力量搭建了一个交流展示的竞技平台。 "锋刃-2025"国际狙击手射击竞赛19日在新疆乌鲁木齐武警部队某训练基地落下帷幕。这是中国武警部 队第四次成功举办"锋刃"系列国际狙击赛事。 此外，在上一届竞赛的基础上，这次竞赛迭代升级了智能裁评系统。这套系统具备信息录入、智能评 分、录像监控等功能，120多个靶位高清摄像机覆盖竞赛场地，实现命中效果远程可视、成绩评定系统 生成、比赛结果实时更新。 "竞赛参与国家多，只有让每名参赛选手第一时间看到自己的射击情况，才能让竞赛裁评更快、更准、 更公平公开。"裁判郑印表示，今年，武警部队还创新配备了赛事直播导播系统，能够实时直播比赛情 况。 交流共进 "暗箭刀锋"课目将中国古代传说中的神兵利刃"轩辕剑"嵌入竞赛场景，"百步穿杨"课目则将目标靶设置 成铜钱样式，呈现中国古代善射者的故事，两 ...

金融界2025年7月19日消息，国家知识产权局信息显示，中国汽车工程研究院股份有限公司申请一项名 为"一种基于生成式预训练架构的电池系统运行数据生成方法"的专利，公开号CN120336854A，申请日 期为2025年04月。 天眼查资料显示，中国汽车工程研究院股份有限公司，成立于2001年，位于重庆市，是一家以从事专业 技术服务业为主的企业。企业注册资本100418.0587万人民币。通过天眼查大数据分析，中国汽车工程 研究院股份有限公司共对外投资了36家企业，参与招投标项目5000次，财产线索方面有商标信息378 条，专利信息1836条，此外企业还拥有行政许可98个。 专利摘要显示，本发明涉及电池系统技术领域，具体涉及一种基于生成式预训练架构的电池系统运行数 据生成方法，包括以下步骤：收集少量的真实电池系统运行数据；对收集到的少量的真实电池系统运行 数据，基于预设的数据预处理策略，对真实电池系统运行数据进行清洗，去除异常值和噪声数据；根据 清洗后的真实电池系统运行数据，基于预设的特征提取策略，提取与电池系统运行状态和性能相关的关 键运行特征；从噪声分布向量中随机获取采样噪声向量，基于预先构建的生成式对抗网络 ...