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RoboMIND 2.0 解锁具身智能新范式:快慢系统协同,泛化指数提升

欢迎来到天工造物开源社区!作为具身智能领域的协作枢纽,我们致力于开源开放核心技术,与全球开发者并肩同行,用代码加速通用智能的落地。 面对每天爆发式增长的具身智能 arXiv 论文和行业动态,如何才能不掉队?为了帮你打破信息茧房、过滤无效噪音,我们特别推出全新专栏活动 ——「具身智能半月谈」。每天一期硬核技术文章,不仅深度拆解顶会上的明星论文,更会为你剖析最前沿的具身技术原理。和我们一起“啃”透前沿算法,每天几分钟,精准把握学术与产业的最新风向! 导读 在具身智能的赛道上,数据就是燃料。过去两年,Google 的 RT-1、Open X-Embodiment 等数据集教会了机器人如何“看图做事”。但这些主流数据集往往存在三个明显的短板: 单臂为主:大多数数据是单臂操作,而现实生活中的复杂任务(如叠衣服、拧瓶盖)往往需要双手协作。 静态基座:机器人多被固定在桌前,缺乏“移动+操作”的全身协调数据。 缺乏触觉:机器人“看得见”却“摸不着”,在处理精密装配或易碎品时显得笨拙。 为解决具身智能优质数据的稀缺问题,北京人形在2024年12月推出了大规模多构型智能机器人数据集和Benchmark——...

谷歌发布首款多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2

谷歌正式推出Gemini Embedding 2,这是其首款原生多模态嵌入模型,可将文本、图像、视频、音频及文档映射至统一的向量空间,实现跨模态语义理解。该模型支持100种语言,适用于语义搜索、分类、聚类及检索增强生成(RAG)等下游任务。 与仅处理文本的初代模型不同,Gemini Embedding 2单次请求最多可处理8192个文本token、6张PNG/JPEG图片、120秒MP4/MOV格式视频、未转录的原始音频,以及最多6页的PDF文档。谷歌表示,该模型能简化复杂数据处理流程,并在法律电子取证等场景中显著提升图像、视频与文本的检索精度与召回率。 目前,Gemini Embedding 2(型号gemini-embedding-2-preview)已通过Gemini API和Vertex AI开放公测,面向开发者提供多模态能力支持。原有的文本专用模型gemini-embedding-001仍继续可用。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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