标签：任务泛化
一脑就能适配多任务、多本体！夺得世界第一的Motubrain，终于揭秘了
Motubrain的成功验证了将预测世界与驱动行动融合于单一闭环中的技术路径具备工程可行性。具身智能的发展正经历范式转换，基础运动控制已不足以应对真实环境中...
王兴兴GTC最新演讲：迈过具身智能临界点，还有三道坎
宇树科技创始人王兴兴在GTC2026上系统阐述了具身智能当前的发展阶段、核心瓶颈与未来路径。他指出，尽管具身智能已成为全球关注焦点，但行业尚未跨越“ChatGPT...
港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
香港中文大学多媒体实验室与美团联合研究团队提出了一种名为OneThinker的统一多模态推理模型，旨在解决当前单一任务或单一模态方法面临的瓶颈问题。现实世界...
最新 AGI 暴论：强化学习的「GPT-3 时刻」实现，还需要 1 万年？
强化学习（RL）领域正在经历一场潜在的变革，类似于语言模型在GPT-3出现时的飞跃。当前的RL模型虽然在特定任务上表现优异，但面临泛化能力差、难以适应新任务...
