Rohan Paul@rohanpaul_ai🇨🇳 Chinese rescue robot: autonomous flight to the drowning person. flies at roughly 10-14 m/s (ab…
DịchRobot cứu hộ tự hành có khả năng bay với tốc độ 10-14 m/s trong phạm vi 2 km để tiếp cận người đuối nước. Thiết bị cung cấp phao nổi cho tối đa hai người lớn (80 kg) trước khi tự động quay trở về căn cứ.
Ethan Mollick@emollickIt is strange how much LLMs turned out to be the key to such a wide range of problems that would not…
DịchDự án HomeBody của Stanford cho phép robot hình người điều hướng và hoàn thành các nhiệm vụ dài hạn trong không gian mới mà không cần huấn luyện chuyên biệt, nhờ sức mạnh từ GPT Astra. Ethan Mollick nhận định LLM đang trở thành chìa khóa giải quyết các bài toán tưởng chừng không liên quan đến ngôn ngữ.
Tại kỳ WorldSkills lần thứ 48, nội dung Hệ thống Drone chính thức được đưa vào thi đấu, yêu cầu thí sinh làm chủ kỹ năng lắp ráp, sửa chữa mạch điện và lập trình thuật toán cho drone tự hành.
Simate tích hợp toàn bộ quy trình huấn luyện, suy luận và đánh giá vào hạ tầng tự phát triển, cho phép vận hành song song hàng chục lộ trình nghiên cứu độc lập với hiệu suất tối ưu.
OmniEchoBench là bộ tiêu chuẩn mới giúp đánh giá khả năng nhận diện âm thanh không gian và điều hướng đa phương thức cho các tác nhân AI trong môi trường thực tế, kết hợp cùng mô hình OmniEcho giúp robot hiểu sâu hơn về sự tương quan giữa âm thanh và hình ảnh.
Alexandr Wang (Scale AI nhà sáng lập/Meta Giám đốc AI)@alexandr_wangmuse is out there controlling this robot!! we're rooting for you buddy!!
DịchMuse thể hiện khả năng tự chủ ấn tượng khi cài đặt PyTorch và mô hình đo khoảng cách trên máy ảo để trực tiếp điều khiển robot, đánh dấu bước tiến mới trong tự động hóa.
Tại sự kiện công nghệ 2026, CEO Leapmotor khẳng định đã làm chủ công nghệ robot tự hành nhưng sẽ chỉ thương mại hóa khi tìm được mô hình kinh doanh sinh lời. Hãng cũng công bố loạt đột phá về truyền động điện, LiDAR thể rắn và công nghệ hiển thị HUD.
Startup EBKernel vừa giới thiệu Cog-WM 1.0, mô hình thế giới tiềm ẩn giúp cải thiện đáng kể khả năng điều hướng không bản đồ và hiệu suất thao tác robot so với các giải pháp hiện nay.
Nghiên cứu giới thiệu kiến trúc DroneCATS, tích hợp trực tiếp mô hình đa phương thức vào hệ thống điều khiển drone để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như bám đuổi và tìm kiếm mà không cần tinh chỉnh. Kết quả cho thấy dù khả năng nhận diện không gian tốt, các mô hình vẫn gặp khó khăn trong việc duy trì giao thức hành động và xác định thời điểm kết thúc nhiệm vụ.
UrbanGround là sandbox đầu tiên dựa trên dữ liệu 3D toàn cảnh Hong Kong, cho phép kiểm thử khả năng điều hướng và nhận thức của các mô hình MLLM trong môi trường đô thị thực tế. Kết quả cho thấy AI hiện nay vẫn gặp khó khăn trong việc duy trì định hướng và lập kế hoạch dài hạn.
Ba công ty công nghệ Trung Quốc hợp tác phát triển SpaceClaw, dự án robot vũ trụ tích hợp trí tuệ nhân tạo nguồn mở đầu tiên trên thế giới, nhằm thay thế phương thức điều khiển từ xa truyền thống bằng khả năng tự chủ thông minh.
Khác với Trái Đất, độ trễ 24 phút khi điều khiển robot trên Sao Hỏa buộc AI phải tự đưa ra quyết định chính xác mà không có dữ liệu thực tế hỗ trợ. Đây là thử thách tối thượng để kiểm chứng khả năng khái quát hóa của robot.
TAMP-Nav tối ưu hóa điều hướng robot bằng cách chuyển đổi tác vụ thành chọn điểm 2D trên ảnh, kết hợp suy luận chọn lọc và bộ nhớ quỹ đạo để đạt hiệu suất kỷ lục trên R2R-CE.