Компания «» движется к созданию универсального робота, сочетающего высокую свободу и универсальность. Ключевая идея — переход от имитации действий к пониманию законов физического мира с помощью моделей мира. Среди достижений — разработка модели мирового действия, прорыв в интеграции ПО и аппаратного обеспечения, а также первые коммерческие внедрения в логистике.

LLM Robotics Multimodal

читать →

~6 мин 86 просмотра

Leiphone 21 Aug 2026

Octo-платформа Минлю: путь к «организационному мозгу» роботов

У Минхуэй из Минлю Кэцзи выступил на форуме Всемирной выставки роботов 2026, подчеркнув необходимость «организационного мозга» для внедрения роботов в производство. Компания разрабатывает открытую платформу Octo для взаимодействия человека и машины. Обсуждаются вопросы интеграции ИИ и роботов в бизнес‑процессы и эволюция организаций в AI‑нативные.

LLM Agents Multimodal

читать →

~5 мин 84 просмотра

Leiphone 21 Aug 2026

От симуляции к реальности: вызовы для агентов на базе больших моделей

Профессор Вэй Хуа на IJCAI 2026 обсудил проблемы перехода от симуляции к реальности для интеллектуальных агентов на базе больших языковых моделей. Он провёл параллель между уязвимостями современных моделей и проблемой Sim-to-Real в RL. Для решения проблем предложены доменная рандомизация и количественная оценка неопределённости.

LLM Research

читать →

~3 мин 95 просмотра

Leiphone 21 Aug 2026

Alibaba Cloud: рост доходов и развитие AI-технологий

Alibaba прогнозирует ускорение роста доходов Alibaba Cloud. Выручка компании растёт за счёт увеличения потребления AI‑вычислений и спроса на облачные услуги. При этом рынок AI Coding также демонстрирует активный рост, а Alibaba активно инвестирует в развитие технологий и оптимизацию инфраструктуры.

LLM Business Research

читать →

~4 мин 77 просмотра

Leiphone 20 Aug 2026

1×N+1: стратегия «одного мозга» от Chenhui Technology на выставке роботов 2026

Компания Chenhui Technology на Всемирной выставке роботов 2026 года представила концепцию «1×N+1», которая позволяет одному интеллектуальному центру управлять разными роботами и адаптироваться к различным сценариям. Компания продемонстрировала несколько роботов для разных задач и показала, как модель GCWM1 помогает им анализировать обстановку и выбирать стратегию действий. Цель — добиться универсальности «умных» систем и их эффективного применения в разных отраслях.

LLM Robotics Research

читать →

~2 мин 85 просмотра

Leiphone 20 Aug 2026

J-Space и спор о малых и больших моделях: где предел возможностей ИИ

Спор вокруг проекта J-Space и инструмента Harness поднял вопрос о том, могут ли малые модели с инструментами заменить большие. Эксперты указывают на недостатки подхода «малая модель + инструмент» — проблемы со скоростью, глубиной мышления и надёжностью. При этом есть примеры успешного применения малых моделей в отдельных задачах.

LLM Research Business

читать →

~5 мин 111 просмотра

Leiphone 20 Aug 2026

Yijing X9, Daobao в Tesla и IPO Yushu Technology: новости ИИ и технологий

В последние дни стало известно о выходе Yushu Technology на биржу, внедрении модели Daobao в Tesla, реорганизации в ByteDance и других важных событиях в сфере технологий и ИИ. Компании демонстрируют как успехи, так и сложности — от роста акций до сбоев в работе приложений. Также появились новости о новых разработках в робототехнике и космических запусках.

LLM Business Robotics

читать →

~7 мин 111 просмотра

Leiphone 20 Aug 2026

Ханьуцзи поощряет сотрудников, Юйшу Кэцзи вышла на биржу, новинки Xiaomi и Tesla

В Китае и мире произошло несколько заметных событий в сфере технологий и бизнеса. «Ханьуцзи» поощрила сотрудников акциями, «Юйшу Кэцзи» вышла на биржу. Xiaomi анонсировала выпуск нового чипа, Tesla достигла новых производственных рекордов, а Google планирует перенести производство гаджетов из Китая. Также отмечены кадровые перестановки в крупных IT-компаниях и финансовые результаты ведущих игроков рынка.

LLM Hardware Business

читать →

~7 мин 142 просмотра

Leiphone 19 Aug 2026

Китайские компании: интеграция больших моделей в сложные системы к IJCAI 2026

Китайские компании активно интегрируют большие модели в сложные системы. На IJCAI 2026 обсуждаются вопросы Agent, мультиагентных систем и физического интеллекта. Разные компании выбирают различные стратегии развития: от создания навыков для агентов до накопления опыта и работы с инфраструктурой. Важным фактором становится не мощность модели, а системные возможности.

LLM Research

читать →

~4 мин 102 просмотра

Leiphone 19 Aug 2026

BiLLM и SqueezeLLM: квантование LLM для малых устройств

Исследователи из ETH Zürich предложили методы BiLLM и SqueezeLLM для квантования больших языковых моделей (LLM) до 1 и 2 бит без повторного обучения. Это позволяет разместить модели с сотнями миллиардов параметров на микроустройствах. Методы решают ряд проблем, связанных с падением точности и неэффективным распределением битов, но сохраняются нерешённые задачи — например, отсутствие нативной поддержки крайне низкой разрядности в GPU.

LLM Research Hardware

читать →

~5 мин 97 просмотра

Leiphone 19 Aug 2026

NVIDIA Cosmos 3: базовая модель для воплощённого ИИ

NVIDIA представила модель Cosmos 3 — базовую мировую модель на архитектуре Transformer, которая объединяет текст, видео, аудио и действия. Модель может анализировать видео, моделировать взаимодействие человека с миром и выполнять действия в реальном мире. Cosmos 3 рассматривается как основа для стандартизации в области воплощённого ИИ и может работать на периферийных устройствах.

LLM Multimodal Research

читать →

~5 мин 144 просмотра

Leiphone 19 Aug 2026

Point-World и контрфактические рассуждения: новый этап развития воплощённого интеллекта

На конференции RSS 2026 Хуан Вэньлун из лаборатории Ли Фэйфэя представил концепцию Point-World — 3D-модели мира, которая позволяет роботам предсказывать события и генерировать действия без примеров. Обсуждались проблемы сбора данных в физическом мире и возможности контрфактических рассуждений для развития воплощённого интеллекта. Достижения в этой области приближают роботов к уровню человеческого физического взаимодействия.

LLM Robotics Research

читать →

~4 мин 148 просмотра

// помочь проекту