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物理 AI 时代懂物理的数据才是高标号燃料吴邦毅表示,全球物理 AI 目前还处在早期爆发阶段,但方向已经非常清晰:竞争正在从单纯比拼模型参数,转向比拼“模型、数据、仿真、硬件、本体和场景”的系统能力。,天娱数科布局具身智能和物理AI的空间智能基座,AI 运动教练常见的一大惯性思考是将教练价值理解成“看动作,纠动作”,仿佛真人教练最重要的能力是用眼睛看动作是否标准,于是 AI 也应该长出一双“眼睛”,通过摄像头、姿势识别和动作分析,但实现难度很大。相比之下,Runna 切入的并不是“即时动作纠错”,而是训练规划。后者看起来不那么酷炫,但它是一种更长期的、对训练过程的持续把控,更接近教练服务里的“战略大脑”。
AI 的上半场,是让机器理解人类语言;AI 的下半场,是让机器理解物理世界。谁能把这两件事连接起来,谁就有机会站在下一轮智能经济的入口。,再比如获得2024年苹果设计大奖的 Gentler Streak,它提供了另外一种减法。大多数运动 App 都在强调打卡和目标达成,用户一旦状态不好没能完成,就很容易陷入挫败感,最后彻底中断。但 Gentler Streak 就如同它的名字一样,逻辑恰好相反,它关注的是你的心率、疲劳和恢复状态,当你太累、状态不好时,它会主动建议你休息,或者只做一次轻度活动,降低因为达不到标准而退出的概率。Gentler Streak 让运动变简单的方式是帮用户做心理减负。,市面上也有大量现成的跑步训练计划,按理说用户只需要将计划插入日程表中,再根据状态调整配速和节奏,但问题是,这种规划需要时间、精力和持续投入。对于工作、生活节奏本来就很快的人来说,Runna 真正做到了像教练一样,让用户打开就能练。,问及天娱数科在物理AI领域的布局,吴邦毅表示,目前,公司在这一方向上的核心布局,是 BehavisionPro 空间智能 MaaS 平台。我们把它理解为面向具身智能和物理 AI 的空间智能基座。
这个平台可以概括为 ABC 架构。,xAI 发布了 1.5 万亿参数的 Grok V9-Medium 模型,旨在提升其在编程 AI 赛道上的竞争力。该模型通过引入 Cursor 的代码数据,增强了处理复杂编程任务的能力,并计划在 6 月中旬正式发布。
第二是泛化能力不足。很多机器人在演示环境里表现很好,但换一个物体、换一个光照、换一个场景,效果就会下降。真正的物理 AI,必须从“单场景可用”走向“多场景泛化”。,市面上也有大量现成的跑步训练计划,按理说用户只需要将计划插入日程表中,再根据状态调整配速和节奏,但问题是,这种规划需要时间、精力和持续投入。对于工作、生活节奏本来就很快的人来说,Runna 真正做到了像教练一样,让用户打开就能练。,最终,或许是谁能掌握开发者的工作流,谁就能在Token经济中拿到更大的份额。云厂商赌的是“平台粘性”,模型厂商赌的是“模型不可替代性”,而运营商赌的是“19亿用户的渠道触达”。,📊 在多个基准测试中,LingBot-VA 展现出卓越的数据效率和泛化能力。