Aaron Edsinger, CEO của Hello Robot, sẽ trực tiếp giới thiệu khả năng vận hành của robot hỗ trợ gia đình thế hệ mới Stretch 4 tại sân khấu Real World AI của sự kiện TechCrunch Disrupt 2026.
Trong cuộc phỏng vấn với Latent Space, CEO Diogo Almeida chia sẻ về Jev, mô hình AI được thiết kế chuyên biệt cho môi trường sản xuất thay vì cố gắng trở thành một AI toàn năng.
Phiên bản Doubao 2.1 Pro mới nhất của ByteDance gây ấn tượng mạnh với khả năng lập trình đa phương thức, cho phép AI tự tạo bản đồ 3D tương tác và xây dựng mô hình phức tạp chỉ từ hình ảnh hoặc yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên.
Thêm 2 nguồn khác đưa tinPandailyelsewhere: Bài viếtFigure vừa giới thiệu mô hình Helix 2.5, cho phép robot hình người tự động dọn dẹp, gấp khăn và dọn giường ngay khi tiếp cận không gian sống mới. Nhờ tập dữ liệu Index, tỷ lệ thành công của robot tăng vọt từ 8% lên 56% trong các môi trường thực tế chưa từng được huấn luyện.
Rohan Paul@rohanpaul_aiFigure may have found a scaling rule for robot pretraining: keep the model and task training fixed, …
DịchMô hình robot end-to-end Helix 2.5 của Figure đạt bước tiến lớn khi nâng tỷ lệ thành công zero-shot từ 9% lên 56% tại 30 hộ gia đình mới, đánh dấu cột mốc quan trọng trong việc áp dụng Scaling Law cho robot.
Kim@kimmonismusThe key takeaway from the new Figure03 video is that the scaling laws we know from LLMs also apply t…
DịchFigure vừa giới thiệu Helix 2.5, mẫu robot có khả năng thực hiện ba hành vi toàn thân tại 30 gia đình khác nhau mà không cần dữ liệu huấn luyện cụ thể. Thành tựu này chứng minh quy luật mở rộng của LLM cũng áp dụng hiệu quả cho robot thế giới thực thông qua dữ liệu video.
OpenAI Developers@OpenAIDevsHow does GPT-Live-1 perform on the benchmarks that matter most for production voice agents? We focu…
DịchGPT-Live-1 được kiểm chứng qua các tiêu chí khắt khe như khả năng hoàn thành tác vụ, hội thoại đa vòng, tốc độ phản hồi và gọi hàm công cụ, khẳng định vị thế trong ứng dụng thực tế.
Tại hội nghị InnoMatch, Shengshu Technology đã giới thiệu Motus2, mô hình thế giới tự tiến hóa tích hợp chiến lược, mô phỏng và đánh giá hành động, đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc phát triển các tác nhân AI tự chủ có khả năng tương tác vật lý.
Cùng sự kiện, bài đại diện «Shengshu Technology ra mắt Motus2: Mô hình thế giới tự tiến hóa cho robot thao tác linh hoạt»NavMCP là khung làm việc mới kết hợp khả năng suy luận của VLM với mô hình điều hướng (NFM), cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ dài hạn mà không cần huấn luyện lại, thông qua sự phối hợp giữa ý định, quan sát và bộ nhớ.
Dex Horthy (HumanLayer)@dexhorthyif you're not reading the code, then you can't possibly know how much slop is getting in. If you'r…
DịchKhi xây dựng hệ thống AI thực tế, việc chỉ dựa vào kết quả đầu ra của mô hình là không đủ. Bạn cần kiểm tra mã nguồn để phát hiện và loại bỏ những dữ liệu 'rác' tiềm ẩn mà mô hình có thể tạo ra.
Nghiên cứu chỉ ra các lỗ hổng khiến hệ thống trích xuất tài liệu tự động vi phạm cam kết độ tin cậy và đề xuất quy trình phân tầng để kiểm soát rủi ro chính xác hơn, giúp tăng độ tin cậy cho các ứng dụng thực tế.
Tính năng Pet Memory trên Google Home thất bại trong việc nhận diện riêng biệt các chú mèo, dù người dùng phải trả phí 20 USD/tháng. Hệ thống liên tục gắn nhầm tên cho tất cả thú cưng và thiếu công cụ để người dùng chỉnh sửa lỗi.
Tại cuộc thi World Humanoid Robot Games, các robot hình người phải tự động thực hiện loạt tác vụ như vận chuyển hành lý, bổ sung vật dụng và dọn giường trong 30 phút. Sự kiện nhấn mạnh khả năng giữ thăng bằng, thao tác khéo léo và lập kế hoạch nhiệm vụ phức tạp trong môi trường thực tế.
Kim@kimmonismusThis is so cool: Matic put the same vision-first bet Tesla made for self driving into a robot that c…
DịchMatic áp dụng triết lý thị giác của Tesla cho robot hút bụi, sử dụng 5 camera RGB-IR và chip NVIDIA Jetson Orin để nhận diện vật thể thông minh mà không cần LiDAR. Sản phẩm nhận đánh giá tuyệt đối 10/10 từ WIRED nhờ khả năng xử lý 3D thời gian thực.
Strands Robots (Apache 2.0) từ AWS giúp hợp nhất quy trình ghi dữ liệu, huấn luyện chiến lược và triển khai phần cứng cho robot thông qua một vòng lặp thông minh duy nhất, đảm bảo tính nhất quán của định dạng dữ liệu LeRobot.