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北京人形机器人半马参赛名单揭晓

北京亦庄揭晓了2025人形机器人半程马拉松的参赛阵容。 此次共有21支队伍参赛,其中既有来自企业或研究机构的队伍,也有清华大学、北京科技职业大学等高校科研组织。根据《科创板日报》基于公开信息统计,已知有7家企业将携自家研发的机器人参赛,其余机构则大多选择安排第三方机器人完成比赛。 此次参赛机器人的型号众多,根据竞赛规则,每支赛队最多可安排3名参赛选手同时进入赛道。据赛事阵容,“城市之间科技队”将安排众擎PMOI、宇树G1两台机器人参与比赛。公开资料显示,该队伍背后的公司是一家从事机器人应用场景落地的企业,主要研究方向将机器人投入城市管理、商业服务、公共安全等领域的实际应用中。 据机器人竞赛组副组长王国林介绍,各参赛队伍采用的技术路线大致有两种:其一是通过控制器推动机器人前进;另一种则是采用UWB(定位技术),通过引导员在机器人行进路线前方给予信号,使选手完成自主通行。 从参赛机器人数据来看,来自优必选科技的天工Ultra和逐日行者队的逐日行者身高优势相对明显,达1.8米。前者实测平均时速可达10km/h,最高奔跑速度已提升至12km/h。在近日举行的全长5公里排位赛中,天工Ultra以...

小米大模型团队开源对角蛇形自回归图像生成方式

小米大模型团队宣布,其最新提出了一种新的生成方法,即具有方向感知的对角蛇形(diagonal snake-likeorder)自回归图像生成方式(DAR)。目前,相关的论文、训练代码、模型权重已经开源。 根据介绍,它不是一行一行地画,而是沿着图像的对角线、像蛇一样灵活地生成每个像素。这样的方式比传统方法更自然,也更接近人类绘画时的直觉。 我们提出了一种具有方向感知的对角蛇形扫描自回归图像生成框架(DAR),有效地确保相邻索引的 token 在空间上紧密相邻。此外,方向感知模块显著增强了模型在处理频繁变化的生成方向上的表现。我们开发了一系列不同规模的模型,参数量从485M到2.0B不等。在实验中,我们的DAR模型在256×256的ImageNet基准测试中取得了突破性的FID分数(1.37),超越了此前所有自回归方法。 整个模型是decoder-only的结构,保持了和LLM兼容的next token prediction的训练和推理方法,decoder的网络结构跟LlamaGen一致。小米大模型团队选择IBQ工作中的image tokenizer的codebook作为图像token e...

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