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张小明 2026/1/9 19:23:09
做电子的外单网站有哪些的,竞价排名适合百度这样的网络平台吗,天津做网架公司,网站分析 实例为什么大语言模型已经能写作、编程、拿数学奥赛金牌#xff0c;但机器人连叠个衣服都费劲#xff1f;一个反常识的事实#xff1a; 机器人全行业的训练数据加起来#xff0c;也不够特斯拉的自动驾驶系统训练一天的。 这一点不夸张。 特斯拉 FSD#xff08;Full Self-Drivi…为什么大语言模型已经能写作、编程、拿数学奥赛金牌但机器人连叠个衣服都费劲一个反常识的事实机器人全行业的训练数据加起来也不够特斯拉的自动驾驶系统训练一天的。这一点不夸张。特斯拉 FSDFull Self-Driving在世界模型的加持下每天的训练量相当于人类司机开 400 万小时。换算一下大约是 500 年的驾驶经验。而整个具身智能行业的真机数据加起来只有 10 万小时。1 天 vs 几十年还差了 40 倍。这就是开头那个问题的答案。不是算法不行是数据不够。这个差距怎么来的机器人学东西有两条路。「人教机器」。业内术语叫遥操作。采集员穿戴设备手把手教机器人每一个动作。比如想让机器人学会拿杯子就得有人真的拿着遥控器一帧一帧地教它怎么伸手、怎么握、怎么抬起来。成本高效率低。一个采集员一天能采多少数据并且采集到的数据只能用在特定型号的机器人上。换一个机器人手臂长度不一样、关节数量不一样之前的数据就废了又得重新教。这种训练方式的本质是让人迁就机器。这条路特斯拉和 Figure AI 都试过现在都快放弃了。另一条路是「机器看视频自学」。逻辑相当简单。网上有海量的人类活动视频让机器人看这些视频直接学习人类怎么动。听起来很美好但有个致命问题。视频都是二维的没有深度信息。机器看得见人怎么拿杯子但不知道杯子有多重、材质是玻璃还是塑料、手要用多大力气才能握住但不会捏碎。视频里没有力没有摩擦没有物理规律。机器能模仿动作的「形」但学不会背后的「魂」。一条路是为难人一条路是为难机器。都不太行。从「机器为中心」转向「以人为中心」。12 月 18 日大晓机器人提出了第三条路。这套方法叫ACEAmbient Capture Engine环境捕捉引擎。核心思路一句话总结不是人教机器也不是机器自己看视频而是「让机器看人怎么生活」。怎么操作在真实环境里布设多视角、多模态的采集设备。专门记录人在日常生活中与物品、环境的自然交互。在厨房做饭它能记录。在仓库分拣货物它也能记录。开门、拿东西、放东西它都能记录。关键是不只是拍视频。同时采集视觉、触觉、力反馈、运动轨迹等多维度数据。它知道你拿起杯子时用了多大力推开门时门有多重抓起一颗鸡蛋和抓起一个苹果的力道有什么区别。多机位、全要素捕捉人类操作的每一个细节。这些信息是纯视频永远无法提供的。数据量从 10 万小时级别跃升到一年千万小时。而且这些数据不绑定特定机器人。因为记录的是「人怎么做」而不是「某个机器人怎么做」理论上可以迁移到任何构型的机器人上。然后光有数据还不够。采集到的是人的行为最终要让机器人执行。中间还需要一个「翻译器」把人的动作转化成机器人能理解、能执行的指令。开悟世界模型 3.0「理解-生成-预测」让机器读懂物理规律。这就是大晓机器人同时发布的开悟世界模型 3.0Kairos 3.0。这个模型和 OpenAI Sora 那类视频生成模型不一样。Sora 的目标是生成好看的视频开悟 3.0的目标是理解物理规律。什么意思看两个对比测试你就懂了。接水测试。指令很简单打开水龙头用杯子接水。Sora 生成的画面里水流进了水槽。谷歌 Veo水直接倒在杯子外面。画面好看但物理逻辑错了。它们不懂「杯子必须放在水流正下方」这个因果关系。机器人如果照着学厨房都得淹掉。再看开悟 3.0。机械臂把杯子放到水流下方接满关水龙头。它知道水会往下流知道杯子是容器知道接水的逻辑是什么。搭积木测试。指令用积木拼出 ACE 的 Logo。Sora 和 Veo 的画面里模型压根没理解要做什么字母甚至凭空出现。开悟 3.0生成的画面里机械臂先抓取再移动最后放置。区别在哪Sora 和 Veo 生成的是「看起来像」的视频开悟 3.0是对「物理世界」的仿真。前者是 AI 动画后者可以当训练数据。这些人类三岁小孩就懂的常识机器人学起来却很困难。开悟世界模型要做的就是让机器人在虚拟世界里脑补各种场景试错一万次学会怎么接水、怎么拿易碎品、怎么在狭窄空间里转身。当然不用真的摔碎一万个杯子。因为真实数据经过世界模型放大效果相当于上亿小时的训练数据。10 万小时到上亿小时直接跨越了三个数量级。划重点开悟世界模型 3.0是开源的。12 月 18 日已经面向全行业开放 API还配备了一个产品平台。内置 100 多个垂类场景开发者输入指令就能生成任务模拟内容。更更重要的是它已经跑通了沐曦、壁仞、中科曙光这些国产芯片。开源国产芯片全线适配有 DeepSeek 那味儿了。世界模型解决的是未来的问题。那么现在呢具身超级大脑模组 A1纯视觉、无图导航让机器人拥有空间智能。大晓同时发布了一个硬件模组叫具身超级大脑 A1。它的核心能力是「纯视觉无图导航」。在传统方案里机器狗要在一个新环境里行动得先采集高精地图。环境一变地图就废了。想想你家的扫地机器人是不是这样。有了A1不需要提前建图。机器狗靠视觉理解环境实时规划路径直接就能走。而且它能听懂自然语言。你说「绕过那个障碍物」它知道你在说哪个障碍物也知道该怎么绕。你说「靠近那扇门」它能理解「那扇门」是什么意思然后自己规划路线过去。这不是预设好的固定指令是真的在理解你在说什么。目前已经能应用在安防巡检、能源电力、交通文旅这些场景里了。世界模型让机器人变聪明A1让机器人现在就能干活。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​
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