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蚂蚁灵波具身大模型 LingBot-VLA 正式开源,后训练代码全面开放

蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技正式开源具身大模型 LingBot-VLA。 据介绍,在上海交通大学开源的具身评测基准 GM-100(包含 100 项真实操作任务)测试中,LingBot-VLA 在 3 个不同的真实机器人平台上,跨本体泛化平均成功率相较于 Pi0.5 的 13.0% 提升至 15.7%(w/o Depth)。引入深度信息(w/ Depth)后,空间感知能力增强,平均成功率进一步攀升至 17.3%,展现了 LingBot-VLA 强大的准确性和泛化性。 在 RoboTwin 2.0 仿真基准(包含50项任务)评测中,面对高强度的环境随机化干扰(如光照、杂物、高度扰动),LingBot-VLA 凭借独特的可学习查询对齐机制,高度融合深度信息,操作成功率比 Pi0.5 提升了 9.92%,实现了从虚拟仿真到真实落地的全方位性能领跑。 后训练成本低、效率高、代码全开源 真正实用的 VLA 模型 得益于涵盖主流构型和详尽任务的大规模预训练,LingBot-VLA 具备强大的通用操控能力,并且能够将其高效迁移到多样的下游机器人任务中。 实验表明,LingBot-VLA 在下游任务...

​美国交通部拟引入 Gemini 快速起草安全法规

据 ProPublica 调查报道,美国交通部(DoT)正计划利用 Google 的 Gemini AI 来辅助起草涉及航空、汽车、铁路和海事安全的约束性法规。这一举措旨在通过技术手段大幅缩减政策制定周期,实现“闪电式”发布监管条令。 在内部沟通中,DoT 律师 Daniel Cohen 向员工展示了 AI “革命性”的制订效率。尽管传统的法规起草通常需要数月甚至数年,但演示显示 Gemini 可以在“几秒钟内”生成草案。DoT 总法律顾问 Gregory Zerzan 更是直言不讳地表示:“我们不需要 XYZ 领域完美的规则,甚至不需要非常好的规则。我们追求的是‘足够好’,目标是‘覆盖全场’。” 然而,这一“速度优先”的策略引发了业内专家的强烈担忧: “幻觉”隐患:Gemini 此前曾多次出现虚构信息或医学错误,将其应用于失之毫厘谬以千里的交通安全法规(如空中交通管制),其潜在风险不言而喻。 专业性质疑:DoT 前首席 AI 官 Mike Horton 将此计划比作“雇佣一名高中实习生来制定法规”。 责任归属:Zerzan 指出特朗普对该计划“非常兴奋”,目标是将起草时间压缩至 30...

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