成功率提高32%!华为离职“天才少年”放大招,具身智能“三化”将提速
据了解,GO-1开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构,该架构由VLM(多模态大模型) + MoE(混合专家)组成,其中VLM借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力,MoE中的Latent
据了解,GO-1开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构,该架构由VLM(多模态大模型) + MoE(混合专家)组成,其中VLM借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力,MoE中的Latent
值得一提的是,智元还开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构,该架构由VLM(多模态大模型) + MoE(混合专家)组成。其中VLM借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力,MoE中的Laten
3月10日,上海机器人初创公司智元机器人正式发布智元启元大模型GenieOperator-1(GO-1),这是中国首个通用具身基座模型。智元机器人表示,这款模型具有泛化能力,能够在极少数据甚至零样本下泛化到新场景、新任务,降低了具身模型的使用门槛,降低了后训练
3月7日,智元机器人(AgiBot)联合创始人稚晖君(彭志辉)在微博上预告,“下周智元机器人有好东西发布”。数据显示,其微博昨日阅读数超过10万,视频累计播放量超过1050万。
VLA进化到ViLLA,智元发布首个通用具身基座大模型GO-1。智元发布首个通用具身基座模型——智元启元大模型(Genie Operator-1),它开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构,该架构由VLM
华为离职“天才少年”——彭志辉的官宣在朋友圈刷屏。3月7日,智元机器人(AgiBot)联合创始人稚晖君(彭志辉)在微博上预告,“下周智元机器人有好东西发布 ”。数据显示,其微博昨日阅读数超过10万,视频累计播放量超过1050万。
智元发布首个通用具身基座模型——智元启元大模型(GenieOperator-1),它开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action(ViLLA)架构,该架构由VLM(多模态大模型)+MoE(混合专家)组成,实现了可以利用人类视频学习,
这一模型框架融合前沿的VLM多模态大模型与MoE混合专家技术,宛如为机器人赋予了超级大脑,使其具备处理文本、图像、视频等多元数据的强大能力,解锁通用具身智能的无限可能 。
华为离职“天才少年”——彭志辉的官宣在朋友圈刷屏。3月7日,智元机器人(AgiBot)联合创始人稚晖君(彭志辉)在微博上预告,“下周智元机器人有好东西发布 ”。数据显示,其微博昨日阅读数超过10万,视频累计播放量超过1050万。
智元发布首个通用具身基座模型——智元启元大模型(Genie Operator-1),该架构由VLM(多模态大模型) + MoE(混合专家)组成,其中VLM借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力,MoE中的隐式规划器借助大量跨本体和人类操作视频数据
3月10日,据智元机器人官方公众号消息,“稚晖君”创业项目智元机器人今日发布了首个通用具身基座模型——智元启元大模型(GenieOperator-1),它开创性地提出了Vision-Language-Latent-Action(ViLLA)架构,该架构由VLM
近日,百度两大明星产品——百度文库与百度网盘,携手推出了DeepSeek-R1满血版,率先在行业内实现了一站式“深度思考+深度交付”的创新体验。用户只需在百度文库和百度网盘的PC及APP端智能助手中,简单激活DeepSeek-R1满血版,即可享受这一前沿技术的
2025年1月,中国AI初创公司DeepSeek发布的DeepSeek-R1,以纯强化学习驱动的推理能力、混合专家模型(MoE)架构和超低成本训练三大突破,成为全球AI领域的技术标杆。其开源策略和免费API进一步推动技术民主化,甚至在资本市场引发“东升西落”的
DeepSeek近半年相继推出了3个主要的大模型版本,分别是DeepSeek V2.5、DeepSeek V3、DeepSeek-R1(无一例外的都是用了MOE架构)。在这之前还推出了DeepSeek-VL、DeepSeek Coder、DeepSeek Ma
deepseek moe 漫谈deepseek 2025-02-08 14:15 22
“过去很多年里,中国公司习惯了别人做技术创新,我们拿过来做应用变现,但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里,我们的出发点就不是趁机赚一笔,而是走到技术的前沿,去推动整个生态发展。”
近年来,人工智能模型的性能越来越高,但规模也越来越大。神经网络权重占用的内存量一直在稳步增长,有些模型的参数多达 5000 亿甚至数万亿。在传统计算机架构上进行推理时,每次移动这些权重进行计算都会耗费时间和能源。模拟内存计算将内存和计算结合在一起,消除了这一瓶
Deepseek在全球的爆火证明了通过蒸馏等手段,小模型仍能展现强大的推理能力,未来端侧模型应用的潜力巨大。1月31日,英伟达表示DeepSeek-R1模型现已作为英伟达NIM微服务预览版在build.nvidia.com上发布,DeepSeek的成功不仅推动
有人说它是“另一个 Mistral”,也有人调侃它“还没学会走路,就要挑战 OpenAI”。 更有意思的是,规模不大的DeepSeek 官方特别具有的“神秘感”——低调、不回应、不解释,甚至没有一篇正式的技术博客,让它的一切更添悬念。
凭借低训练成本、高性能以及开源开放的颠覆性策略,DeepSeek就像这个春日里的一声惊雷瞬间引爆了大模型行业,它的出现不仅打破了ChatGPT的滤镜,更破碎了大模型行业高门槛和技术垄断的神话。面对DeepSeek冲击,OpenAI迅速推出轻量级推理模型o3-m
10天前,DeepSeek新模型的发布,引起美国AI圈和金融圈一度恐慌,搞得美股大跌,扎克伯格呼吁美国加紧封锁中国AI技术,不少黑客也拼命攻击,使其最近注册都比较费事。
模型 moe deepseekv3 2025-01-31 18:50 22