26/08

Thứ Tư · 5 tin
Hugging Face Daily Papers
Nghiên cứuĐiểm AI 92/100

Tinh chọnGigaBrain-0.7: Đột phá mô hình nền tảng robot với kiến trúc ba hệ thống

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.


Vì sao đáng đọc: Đây là bước tiến quan trọng trong lĩnh vực robot học (embodied AI), giải quyết bài toán tổng quát hóa dữ liệu đa dạng, rất đáng chú ý cho giới nghiên cứu và kỹ sư AI.
QbitAI
Mô hìnhĐiểm AI 92/100

Tinh chọnMô hình Embodied AI hot nhất Thung lũng Silicon: Học ngay sau một lần xem, không cần hậu huấn luyện

Bước tiến đột phá của trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI), đánh dấu thời khắc 'GPT' cho lĩnh vực robot học.


Vì sao đáng đọc: Đây là bước tiến quan trọng trong lĩnh vực robot, giải quyết bài toán hiệu quả học tập mà không cần tinh chỉnh, rất đáng chú ý cho cộng đồng AI.
Ars Technica: AI
NgànhĐiểm AI 50/100

Đại hội Robot hình người thế giới: Kỷ lục tốc độ đi kèm những màn 'cháy nổ' kinh hoàng

Tại Đại hội Robot hình người lần thứ 2 ở Bắc Kinh, các robot đã phá kỷ lục chạy 100m của con người nhưng cũng gặp sự cố nghiêm trọng như va chạm, gãy thân và bốc cháy. Sự kiện cho thấy tiềm năng thương mại lớn dù công nghệ vẫn còn nhiều thách thức về độ bền và tính ứng dụng.

25/08

Thứ Ba · 4 tin
Hugging Face Daily Papers
Nghiên cứuĐiểm AI 85/100

WorldToken: Mô hình hóa trình tự ưu tiên thời gian cho học bắt chước ở robot

WorldToken tối ưu hóa việc học của robot bằng cách hợp nhất dữ liệu đa phương thức thành một 'world token' duy nhất, giúp mô hình Transformer xử lý trình tự hiệu quả hơn. Phương pháp này đạt tỷ lệ thành công ấn tượng 59,45% trên 23 tác vụ RoboCasa phức tạp.

Rohan Paul@rohanpaul_ai
NgànhĐiểm AI 55/100

Robot Tianjiao lập kỷ lục nhảy xa 7,97 mét, tiến sát thành tích con người

Humanoid robot from Team Tianjiao recorded a 7.97-meter long jump to win gold at the 2nd World Human…

DịchTại Đại hội Thể thao Robot hình người thế giới lần thứ hai ở Bắc Kinh, robot của đội Tianjiao đã gây kinh ngạc với cú nhảy xa 7,97 mét, chỉ còn kém kỷ lục thế giới của con người 0,98 mét.

24/08

Thứ Hai · 5 tin
QbitAI
Mô hìnhĐiểm AI 92/100

Tinh chọnWRC 2026: Mô hình thế giới toàn phương thức nguyên bản – Từ mô phỏng đến tương tác thực tế

Tại WRC 2026, các chuyên gia đã giới thiệu mô hình thế giới toàn phương thức (native omni-modal) thế hệ mới, cho phép AI không chỉ mô phỏng môi trường mà còn tương tác trực tiếp với thế giới thực một cách tự nhiên.


Vì sao đáng đọc: Đây là bước tiến đột phá trong lĩnh vực mô hình thế giới, chuyển dịch từ khả năng quan sát thụ động sang tương tác chủ động, có tầm ảnh hưởng lớn đến tương lai của robot và AI.
Rohan Paul@rohanpaul_ai
NgànhĐiểm AI 38/100

Giải bóng đá robot hình người: Thử thách từ khả năng phục hồi sau khi ngã

They own the track and the high bar, but the penalty box still belongs to the humans, at least for s…

DịchTại giải đấu bóng đá 5v5 dành cho robot hình người, dù các cỗ máy đã cải thiện khả năng đứng dậy sau khi ngã, việc kiểm soát bóng linh hoạt trong va chạm vẫn là rào cản kỹ thuật lớn.

23/08

Chủ Nhật · 8 tin
IT Home
NgànhĐiểm AI 54/100

Robot Tiangong Omni giành quán quân cự ly 400m tại Thế vận hội Robot hình người lần thứ 2

Robot Tiangong Omni đã xuất sắc giành huy chương vàng cự ly 400m hạng mục nhỏ với thời gian 45,66 giây. Trước đó, phiên bản Tiangong Ultra cũng đã giành huy chương vàng ở hạng mục lớn, khẳng định vị thế dẫn đầu của dòng robot này trong các ứng dụng thực tế.

IT Home
NgànhĐiểm AI 26/100

Bắc Kinh khởi động giải Marathon Robot hình người 2027: Nâng tầm tiêu chuẩn quốc tế

Giải Marathon Robot hình người tại Bắc Kinh 2027 chính thức mở đơn đăng ký toàn cầu với tiêu chuẩn kỹ thuật khắt khe hơn. Sự kiện tiếp nối thành công của mùa giải 2026, nơi chứng kiến sự bùng nổ về quy mô với hơn 100 đội thi đấu từ khắp nơi trên thế giới.

QbitAI
Sản phẩmĐiểm AI 92/100

Tinh chọnLần đầu tiên trong lịch sử: Robot đấu tennis với vận động viên chuyên nghiệp, ngã xong bật dậy trong chớp mắt

Khám phá công nghệ đột phá đằng sau AstraTennis, robot có khả năng di chuyển linh hoạt, cứu bóng ngoạn mục và tự đứng dậy thần tốc như người thật trên sân đấu.


Vì sao đáng đọc: Tin tức mang tính đột phá về robot học, kết hợp giữa kỹ năng vận động phức tạp và AI, có tính giải trí cao và thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng công nghệ.
IT Home
NgànhĐiểm AI 51/100

Robot hình người Tiangong Ultra lập kỷ lục chạy 400m trong 39,7 giây

Robot Tiangong Ultra của Trung tâm Đổi mới Robot hình người Bắc Kinh vừa thiết lập kỷ lục chạy 400m với thời gian 39,7 giây. Với khả năng di chuyển linh hoạt trên nhiều địa hình phức tạp, đây là bước tiến lớn trong công nghệ vận động của robot hình người.

Rohan Paul@rohanpaul_ai
Nghiên cứuĐiểm AI 31/100

Nghiên cứu mới từ Stanford & Bắc Đại: QWM giúp huấn luyện robot mà không cần phụ thuộc vào mô hình thế giới

New Stanford and Peking University paper says train a robot policy inside a learned world model and …

DịchCác nhà nghiên cứu đề xuất phương pháp QWM, tách biệt hoàn toàn việc huấn luyện robot khỏi mô hình thế giới để tránh tích tụ sai số, giúp robot ra quyết định chính xác hơn trong các tác vụ phức tạp.

IT Home
NgànhĐiểm AI 65/100

Robot hình người Honor Lightning phá kỷ lục thế giới chạy 400m với 40,6 giây

Robot Lightning của Honor vừa thiết lập kỷ lục thế giới mới ở cự ly 400m với thời gian 40,6 giây tại Thế vận hội Robot hình người lần thứ 2, tiếp nối chuỗi thành tích ấn tượng sau khi vô địch bán marathon trước đó.

Thêm 1 nguồn khác đưa tinPandaily

22/08

Thứ Bảy · 1 tin
Rohan Paul@rohanpaul_ai
Mô hìnhĐiểm AI 40/100

TARS ra mắt AWE 3.5: Mô hình nền tảng đột phá cho robot tự hành

A 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.

21/08

Thứ Sáu · 5 tin
Jim Fan@DrJimFan
Nghiên cứuĐiểm AI 72/100

T-Rex: Phương pháp robot xúc giác mã nguồn mở từ NVIDIA và UC Berkeley

The sense of touch is the most criminally under-explored modality in robotics. Imagine doing sleight…

DịchNVIDIA và UC Berkeley giới thiệu T-Rex, phương pháp robot sử dụng dữ liệu xúc giác làm trọng tâm với kiến trúc bất đồng bộ, cho phép tối ưu hóa thao tác thời gian thực ở tần suất cao.

HuggingFace Daily Papers (bài nghiên cứu nổi bật của cộng đồng)
Nghiên cứuĐiểm AI 51/100

CoToGrasp: Đột phá trong tổng hợp thao tác linh hoạt nhờ học cấu trúc tiếp xúc

CoToGrasp là khung làm việc mới giúp robot thực hiện các thao tác cầm nắm linh hoạt và ổn định dựa trên cấu trúc tiếp xúc, cho phép huấn luyện độc lập với vật thể và đạt khả năng suy luận zero-shot trên các vật thể lạ mà không cần gắn nhãn dữ liệu tốn kém.

HuggingFace Daily Papers (bài nghiên cứu nổi bật của cộng đồng)
Nghiên cứuĐiểm AI 47/100

GOAG: Bước tiến mới trong lập kế hoạch cầm nắm vật thể cho robot linh hoạt

GOAG là mô hình tạo sinh mới giúp robot thực hiện thao tác cầm nắm chính xác mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng vật thể. Với tỷ lệ thành công 86,93% trên MultiDex, phương pháp này tối ưu hóa tốc độ và hiệu suất vượt trội so với các kỹ thuật hiện có.

IT Home
NgànhĐiểm AI 47/100

CEO Zhongqing lên tiếng về vụ robot T800 'đá bay' người: Không dàn dựng, sức mạnh đã đạt ngưỡng thực tế

CEO Triệu Đồng Dương khẳng định video robot T800 đá ngã ông là thật, không phải dàn dựng. Với công suất đỉnh 14.000W và mô-men xoắn 450Nm, mẫu robot thương mại giá 180.000 NDT này đã đạt khả năng thực hiện các động tác đòi hỏi lực tác động lớn.

20/08

Thứ Năm · 8 tin
Testing Catalog@testingcatalog
Sản phẩmĐiểm AI 34/100

Humyn Labs ra mắt thư viện video góc nhìn thứ nhất cho AI vật lý

Humyn Labs opened an "egocentric" video library for physical AI! > 5 first-person datasets by en…

DịchHumyn Labs cung cấp bộ dữ liệu video góc nhìn thứ nhất với thông tin chi tiết về chuyển động tay và không gian, giúp huấn luyện robot học hỏi kỹ năng từ trải nghiệm thực tế của con người.

Rohan Paul@rohanpaul_ai
NgànhĐiểm AI 31/100

Humyn Labs: Biến trải nghiệm con người thành dữ liệu huấn luyện robot thế hệ mới

LLMs got the internet. Robots have to build their own internet. That is the data problem Humyn Labs…

DịchHumyn Labs đang xây dựng nền tảng dữ liệu Physical AI bằng cách số hóa các trải nghiệm thực tế của con người, bao gồm đa dạng tín hiệu cảm biến như chuyển động tay, tư thế và tương tác vật thể để huấn luyện robot hiệu quả hơn.

X.PIN@thexpin
Sản phẩmĐiểm AI 42/100

Robot hình người của Xiaomi trình diễn khả năng tương tác tại Hội nghị Robot Thế giới

Speaking of the World Robot Conference, Xiaomi's humanoid robot was interacting with visitors live o…

DịchRobot hình người của Xiaomi gây chú ý tại Hội nghị Robot Thế giới với khả năng tương tác thời gian thực nhờ mô hình AI lớn. Tuy nhiên, mức độ tự chủ thực sự của robot vẫn cần thêm thời gian kiểm chứng để xác định liệu có sự can thiệp từ con người hay không.

JiQiZhiXin
Nghiên cứuĐiểm AI 92/100

Tinh chọnĐưa mô hình thế giới vào đường đua F1: Thử thách giới hạn nhận thức và vật lý của AI hiện thân

Nhóm nghiên cứu từ NTU Singapore phát triển kiến trúc AI dựa trên mô hình thế giới cho xe đua tự hành, giúp tối ưu hóa khả năng ra quyết định và kiểm soát xe trong các tình huống đối kháng tốc độ cao.


Vì sao đáng đọc: Chủ đề đột phá khi kết hợp AI hiện thân với môi trường đua xe khắc nghiệt, mang tính ứng dụng cao trong việc giải quyết các bài toán điều khiển thời gian thực và an toàn cho xe tự hành.
HuggingFace Daily Papers (bài nghiên cứu nổi bật của cộng đồng)
Nghiên cứuĐiểm AI 46/100

SoftVTBench: Bộ dữ liệu và chuẩn đánh giá thị giác - xúc giác cho thao tác vật thể biến dạng

SoftVTBench cung cấp 4.000 dữ liệu trình diễn đa phương thức, giúp robot thao tác vật thể mềm chính xác hơn thông qua chỉ số DSR (tỷ lệ thành công nhận thức biến dạng), khắc phục tình trạng các mô hình hiện nay bỏ qua sai số hình học.

Hugging Face Daily Papers
Nghiên cứuĐiểm AI 92/100

Tinh chọnZetta: Hệ thống điều khiển vòng lặp kín giúp robot tự tiến hóa trí tuệ vật lý

Zetta là khung làm việc đột phá cho phép robot tự cập nhật kỹ năng và đánh giá hành vi theo thời gian thực mà không cần thay đổi mô hình gốc, giúp giải quyết hạn chế của các hệ thống điều khiển vòng lặp hở hiện nay.


Vì sao đáng đọc: Đây là bước tiến quan trọng trong lĩnh vực robot học (embodied AI), giải quyết bài toán khó về khả năng phản ứng tức thời và tự học của robot trong môi trường thực tế.
Rohan Paul@rohanpaul_ai
NgànhĐiểm AI 29/100

Robot hình người gặp sự cố phanh tại giải đấu thế giới: Lỗi cảm biến hay thiết kế?

That lack of late-curve braking left no margin at all wonder how the perception loop missed the bar…

DịchTrong buổi chạy thử tại Thế vận hội Robot hình người lần thứ hai, một robot đã gặp sự cố va chạm do thiếu khoảng cách phanh an toàn, làm dấy lên tranh cãi về khả năng nhận diện vật cản của hệ thống cảm biến.

19/08

Thứ Tư · 2 tin
IT Home
Sản phẩmĐiểm AI 47/100

Xiaomi hé lộ robot hình người thế hệ mới: Cao 1,7m, 66 bậc tự do, đã 'thực tập' tại nhà máy ô tô

Robot hình người mới của Xiaomi sở hữu 66 bậc tự do và đã hoàn thành 4 tháng thực tập tại nhà máy sản xuất ô tô với tỷ lệ thành công 98%. Sản phẩm tích hợp mô hình nền tảng (Embodied AI) tự phát triển, dự kiến ra mắt công chúng tại WRC 2026.

18/08

Thứ Ba · 5 tin
Rohan Paul@rohanpaul_ai
NgànhĐiểm AI 38/100

Video tổng duyệt của robot hình người Booster T2 trước thềm giải đấu thế giới

Rehearsal video from Booster T2 humanoid robots performing group locomotion in precise alignment ahe…

DịchTrước thềm Đại hội Thể thao Robot hình người Thế giới lần thứ hai tại Bắc Kinh, các robot Booster T2 đã trình diễn khả năng di chuyển theo nhóm với độ chính xác ấn tượng.

JiQiZhiXin
Nghiên cứuĐiểm AI 92/100

Tinh chọnRobot cũng có 'khoảnh khắc bừng tỉnh': Zetta ζ đột phá khả năng tự học trong môi trường vật lý

Zetta ζ từ Đại học Thanh Hoa giúp robot không chỉ thực hiện nhiệm vụ mà còn tự quan sát, sửa lỗi và tích lũy kinh nghiệm theo thời gian thực, đạt tỷ lệ thành công vượt trội trong các thử nghiệm phức tạp.


Vì sao đáng đọc: Đột phá quan trọng trong lĩnh vực robot học (Embodied AI), giải quyết bài toán khó về khả năng tự học trực tuyến và thích nghi với môi trường thực tế thay vì chỉ chạy theo kịch bản sẵn.
IT Home
Sản phẩmĐiểm AI 39/100

Symbiosis Robotics trình diễn robot hình người lái xe Go-kart bằng mô hình điều khiển trực tiếp

Symbiosis Robotics vừa ra mắt demo robot hình người lái xe Go-kart, sử dụng mô hình chuyển đổi trực tiếp từ dữ liệu thị giác và ngôn ngữ sang hành động, giúp robot phối hợp tay-mắt-chân nhịp nhàng mà không cần qua các bước trung gian.

Đã tải 40 tin

40 tin mỗi trang, cuộn để tải tiếp · lọc và sắp xếp ngay trên máy chủ (43 ms) · bộ lọc nằm trong đường dẫn nên chia sẻ link là giữ nguyên kết quả

Toàn bộ tin AI · Thẻ “robot học” — Trang 3 | AIHOT.vn