Đội ngũ AI của Li Auto vừa giới thiệu hệ sinh thái mô hình nền tảng mới, tập trung vào kiến trúc hệ thống thông minh thay vì chỉ chú trọng thương hiệu xe hơi.
OmniEdu là dòng mô hình nền tảng chuyên biệt cho giáo dục K-12, được huấn luyện để giải quyết vấn đề, chẩn đoán khó khăn của học sinh và cung cấp hỗ trợ sư phạm bài bản thông qua bộ dữ liệu tinh chỉnh đa dạng.
Grounded Action Model (GAM) là mô hình robot mới giúp máy móc hiểu rõ vị trí và hình học 3D của vật thể thay vì chỉ học ngầm định từ dữ liệu, giúp việc điều khiển chính xác và hiệu quả hơn thông qua các lệnh ngôn ngữ hoặc hình ảnh.
TabPFN-3.5 với 220 triệu tham số đã thiết lập tiêu chuẩn mới khi đánh bại giải pháp vô địch cuộc thi Otto Kaggle chỉ với cấu hình mặc định, đồng thời dẫn đầu 7 bảng xếp hạng uy tín.
Bài tổng quan phân loại AI trong game thành 6 vai trò chính từ thiết kế, vận hành đến kiểm thử, đồng thời chỉ ra tiềm năng của mô hình thế giới trong việc định hình tương lai ngành game.
AI Notes@AYi_AInotesDiogo Almeida, một trong những người đồng sáng tạo ChatGPT và RLHF, vừa công bố startup mới TypeSafe AI cùng mô hình nền tảng Jev sau khi gọi vốn thành công 40 triệu USD.
Atria Dawn Preview là mô hình ngôn ngữ nền tảng được tối ưu cho quy trình nghiên cứu và kỹ thuật, sử dụng quy trình Verifiable Experience Pipeline để kết nối tương tác công cụ với môi trường thực thi và kiểm chứng kết quả.
PhysBrain 1.5 là mô hình tiên phong hợp nhất khả năng hiểu môi trường vật lý, điều khiển hành động và dự đoán tương lai thông qua cơ chế tự hồi quy, biến các tín hiệu thị giác và vận động thành chuỗi token thống nhất.
Các nhà nghiên cứu giới thiệu Discovery Foundation Models (DFMs), khung trí tuệ nhân tạo thế hệ mới có khả năng tự đặt giả thuyết, thực nghiệm và đúc kết tri thức thay vì chỉ giải quyết các vấn đề có sẵn.
Thomas Wolf (Hugging Face đồng sáng lập/CSO)@Thom_WolfRewardAI giới thiệu OM-1, mô hình nền tảng cho phép robot học trực tiếp từ dữ liệu thao tác của con người mà không cần điều khiển từ xa, đạt độ linh hoạt và hiệu suất gần như con người trên mọi nền tảng từ cánh tay công nghiệp đến robot hình người.
Unitree vừa ra mắt UnifoLM-WLA-1.0, mô hình nền tảng 6 tỷ tham số được huấn luyện từ 2.500 giờ dữ liệu thực tế, có khả năng thực hiện 64 tác vụ khác nhau. Hiện tại, dự án đã có trang chủ nhưng mã nguồn và trọng số vẫn đang trong quá trình hoàn thiện.
Thêm 1 nguồn khác đưa tinIT Home
Rohan Paul@rohanpaul_aiThis is some really great signal for robotics foundational model business. Last month Skild AI rele…
DịchChỉ sau 10 tháng triển khai, Skild AI đã đạt 100 triệu USD doanh thu định kỳ (ARR) nhờ mô hình nền tảng cho phép robot học kỹ năng qua video mà không cần huấn luyện lại, hiện đang phục vụ hơn 60 doanh nghiệp với đa dạng loại hình robot.
Skild AI giới thiệu mô hình S1 cho phép robot học và thực hiện các nhiệm vụ mới thông qua khả năng học trong ngữ cảnh (in-context learning) từ một video duy nhất mà không cần huấn luyện lại.
Cadence kết hợp mô hình TimesFM-3 với bộ mã hóa số học thích ứng để nén chuỗi thời gian, đảm bảo sai số nằm trong ngưỡng cho phép. Phương pháp này vượt trội hơn các thuật toán truyền thống như xz hay zstd nhờ khả năng tận dụng dự báo chính xác để tối ưu hóa dung lượng lưu trữ.
AuK là mô hình nền tảng đa năng cho phép tạo và chỉnh sửa giọng nói thông qua ngôn ngữ tự nhiên, được huấn luyện trên quy mô dữ liệu khổng lồ. Phiên bản AuK-Flash tối ưu hóa tốc độ suy luận nhanh gấp 4.5 lần, mở ra tiềm năng ứng dụng lớn cho các nhà phát triển.
VidaForge cung cấp quy trình 5 giai đoạn chuẩn hóa để xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện video, giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng tùy chỉnh và tái lập các công thức dữ liệu nhằm tối ưu hóa hiệu suất mô hình nền tảng.
Mô hình nền tảng nhân quả (CFM) cho phép ước tính các tác động nhân quả trên dữ liệu mới thông qua học trong ngữ cảnh mà không cần huấn luyện lại, thay thế quy trình xây dựng mô hình thủ công truyền thống.
ENEAS là mô hình hợp nhất cho phép theo dõi đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa thông qua câu lệnh văn bản, giúp khắc phục các lỗi phổ biến như ảo giác thời gian và phân mảnh không gian trong các mô hình nền tảng hiện nay.
UniMate là mô hình nền tảng đột phá cho phép tạo chuyển động từ văn bản cho bất kỳ cấu trúc xương 3D nào mà không cần tinh chỉnh hay huấn luyện lại, nhờ cơ chế Transformer khuếch tán nhận diện cấu trúc liên kết.
Nhóm nghiên cứu từ ĐH Bách khoa Hồng Kông công bố bài tổng quan toàn diện về AI lấy con người làm trung tâm, phân loại các khả năng từ nhận diện, mô phỏng đến trí tuệ hiện thân trong kỷ nguyên mô hình nền tảng.
Bài tổng quan trên T-RO thiết lập khung phân tích mới cho robot thao tác, phân tách rõ ràng giữa lập kế hoạch cấp cao và mô hình hóa hành động cấp thấp trong kỷ nguyên mô hình nền tảng.
Nhóm nghiên cứu từ NTU giới thiệu Facet-0, mô hình nền tảng cho phép robot thực hiện các tác vụ lắp ráp phức tạp với độ chính xác cao, khả năng tự phục hồi khi gặp lỗi và thích nghi nhanh với linh kiện mới.
Bài viết phân tích các rào cản kỹ thuật khi đưa AI từ môi trường số ra thế giới thực, đồng thời giới thiệu diễn đàn về trí tuệ nhân tạo hiện thân tại hội nghị Inclusion 2026 nhằm thảo luận về dữ liệu, mô hình và khả năng ứng dụng thực tiễn.
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.
Google Research giới thiệu TimesFM-3, mô hình nền tảng với 330 triệu tham số được huấn luyện trên 1 nghìn tỷ điểm dữ liệu, hỗ trợ dự báo đa biến mà không cần tinh chỉnh chuyên biệt.
Cùng sự kiện, bài đại diện «Google Research ra mắt TimesFM-3: Mô hình nền tảng dự báo chuỗi thời gian đa biến»TimesFM-3 là mô hình nền tảng 330 triệu tham số được huấn luyện trên 1 nghìn tỷ điểm dữ liệu, hỗ trợ dự báo đa biến và tích hợp linh hoạt các biến số phụ để tăng độ chính xác.
Thêm 2 nguồn khác đưa tinMarkTechPostIT HomeMicrosoft giới thiệu GigaPath-Flash và GigaTIME-Flash, bộ đôi mô hình nền tảng bệnh học giúp giảm đáng kể chi phí tính toán mà vẫn duy trì hiệu suất cao, mở đường cho các nghiên cứu y khoa quy mô dân số.
Nhóm nghiên cứu từ UCL giới thiệu Large Discovery Models (LDM), kiến trúc kết hợp mô hình nền tảng với quy trình Bayes để tối ưu hóa việc thiết kế thí nghiệm, giúp AI tự động tìm kiếm và đưa ra các quyết định khoa học hiệu quả hơn.
Rohan Paul@rohanpaul_aiHuman-centric AI is getting better at isolated tasks, but this survey argues the next leap is connec…
DịchNghiên cứu đề xuất khung 6 tầng kết nối các tác vụ rời rạc thành mô hình thống nhất, nhấn mạnh việc tích hợp dữ liệu con người và khả năng tương tác vật lý thay vì chỉ tăng quy mô mô hình.
Google Research và UNSW Sydney giới thiệu GlucoFM, mô hình tự giám sát phân tách dữ liệu đường huyết thành hai luồng trạng thái sinh lý và sự kiện tức thời, giúp tối ưu hóa việc theo dõi sức khỏe.
Google Research giới thiệu GlucoFM, mô hình AI tự giám sát giúp phân tích xu hướng đường huyết dài hạn và biến động ngắn hạn. Với khả năng dự báo chính xác vượt trội so với các giải pháp hiện có, đây là bước tiến lớn trong việc ứng dụng AI vào theo dõi sức khỏe cá nhân.
Thêm 1 nguồn khác đưa tinMarkTechPostRohan Paul@rohanpaul_aiBrilliant open-source robotics foundation-model release from @perceptroninc. Isaac 0.5 cuts teleop…
DịchPerceptron giới thiệu Isaac 0.5, mô hình MoE 36B tham số giúp tối ưu hóa khả năng điều khiển robot thông qua video, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào thao tác thủ công. Mô hình hỗ trợ đa phương thức, cho phép điều khiển trực tiếp hoặc hỗ trợ nhận diện cho cánh tay robot.
Sau hai thập kỷ nghiên cứu AI, Anima Anandkumar đang chuyển hướng sang ứng dụng mô hình hóa thế giới vật lý, từ dự báo thời tiết đến các lò phản ứng nhiệt hạch.
GigaBrain-0.7 là mô hình VLA thế hệ mới, kết hợp kiến trúc ba hệ thống để thống nhất khả năng hiểu, dự đoán và hành động, giúp robot vận hành linh hoạt trên nhiều loại hình cơ thể khác nhau với hơn 37.000 giờ dữ liệu huấn luyện.
Ant International vừa ra mắt Falcon TST 2.0, mô hình AI chuyên biệt cho dự báo chuỗi thời gian, đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ này vào lĩnh vực tài chính.
Rohan Paul@rohanpaul_aiRobotics is more and more getting close to get its version of in-context learning. Skild just relea…
DịchSkild ra mắt S1, mô hình cho phép robot thực hiện các tác vụ phức tạp kéo dài 10 phút chỉ bằng cách quan sát video mẫu của con người, loại bỏ nhu cầu huấn luyện lại. Công nghệ này hứa hẹn thay đổi cuộc chơi về chi phí và hiệu suất trong lĩnh vực robot học.
RIBOSPAN là mô hình nền tảng RNA 1,6 tỷ tham số, hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lên tới 10.240 nucleotide, cho phép phân tích chính xác các cấu trúc RNA phức tạp ở độ phân giải đơn nhân.
GEN-1.5 là mô hình nền tảng cho robot có khả năng học tác vụ mới thông qua ngữ cảnh mà không cần tinh chỉnh. Mô hình đạt tỷ lệ thành công 59% chỉ với một lần demo và tăng lên 83% sau khi cập nhật nhẹ, mở ra bước tiến lớn trong tự động hóa.
Nghiên cứu đề xuất hệ thống phân loại toàn diện về bối cảnh con người, kết nối các khía cạnh từ hình ảnh, chuyển động đến tác nhân hiện thân nhằm thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm.
Rohan Paul@rohanpaul_aiA lot of embodied AI still feels like AI modules bolted onto a robot. TARS is taking a different ar…
DịchTARS giới thiệu AWE 3.5 với kiến trúc "Born as One", tích hợp đồng bộ cảm biến, hành động và xúc giác vào một mô hình duy nhất. Công nghệ này cho phép robot suy luận dài hạn hiệu quả gấp đôi so với PI0.5 nhờ khả năng dự đoán thế giới thông minh.
