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  1. RESEARCH · CL_151721 ·

    新模型和框架推动具身AI能力发展

    研究人员正在开发先进的模型和框架,以实现更具能力的具身人工智能。一种方法是Athena-Brain-8B,一个为设备端机器人大脑设计的8B LLM,展现出强大的通用智能和具身交互能力,并能给出简洁的响应。另一篇论文探讨了Edmund Berkeley和David L. Heiserman的历史工作,将其视为一个未被充分探索的具身智能架构,将逻辑与硬件和时间扩展行为联系起来。此外,一个1.5B的开源VLA模型MiniCPM-Robot,…

  2. RESEARCH · CL_141097 ·

    新的具身人工智能系统利用自拍视频实现记忆和主动辅助

    研究人员推出了新的具身人工智能系统和数据集,专注于从自拍视频中获取记忆和主动辅助。MEMORA 旨在为机器人配备具身动作记忆,通过四个记忆存储的形成、巩固和检索生命周期来改进规划和目标理解。另外,Vinci2 通过推理时间上下文来确定智能代理何时应进行干预,从而提供主动辅助,并引入了 EgoServe 基准和 EgoMemo 代理。此外,Open-AoE 为从自拍操作视频中进行具身学习提供了大规模数据集和工具链,促进了人机转移和世界建模。