Новости: обучение

Китайские ИИ-лаборатории, включая Zhipu, DeepSeek и ModelBest, активно развивают рекурсивное самосовершенствование. Вместо прямого изменения весов моделей, ИИ оптимизирует инфраструктуру: обучение, инференс и инструменты. Это ускоряет разработку и повышает эффективность ИИ-систем.

Создайте роботов, которые учатся и запоминают! RoboSkill от Fudan University превращает методы роботов в текстово-кодовые навыки, добавляет тактильные ощущения и резко сокращает время выполнения задач.

Tongyan Lingzhi создает персональный ИИ, который обучается на ваших данных. Узнайте, как компания из Пекина использует LoRA-адаптеры и RSI для персонализации моделей.

ShengShu Technology начала прямую трансляцию обучения Motubrain 2.0! Смотрите весь процесс перед релизом с открытым исходным кодом. Узнайте о неудачах и успехах в обучении ИИ для роботов.

Пекинский университет и PrimeBot представили HIL-UMI: метод сбора данных для обучения роботов с помощью ручного захвата. Система повышает эффективность в 5,6 раза по сравнению с HG-DAgger.

Узнайте, как ИИ трансформирует рабочие места за пределами IT. Оцените темпы внедрения, востребованные навыки и возможности для карьерного роста в различных отраслях.

Оцените производительность роботов в реальном мире с помощью X2Real: 44 задачи, 10 категорий, AI-агенты для создания тестов. Корреляция успеха симуляции и реальности — 0,96.

HUMXN оплатит ремонт и обслуживание домов в Миннеаполисе, Чикаго и Майами для сбора данных, чтобы обучить ИИ-модели и роботов. Получите бесплатные услуги и помогите развитию ИИ!

Natura-1 от Nature Will — модель MoE с 50 млрд параметров, обученная на 1 млн часов видео от первого лица, адаптированная для управления роботизированными руками с 20 степенями свободы. Управляйте роботами с помощью языка и зрения!

Зарабатывайте, записывая повседневные задачи для обучения роботов! Maniformer платит за сбор данных с помощью устройств MEgo. Присоединяйтесь к краудсорсингу для физического ИИ.