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A 是 Assets,数据资产。物理 AI的第一步,是让机器理解物理世界。我们围绕三维物体、空间场景、人体动作、机器人轨迹、多模态行为等方向,构建高质量数据体系。公司已经沉淀了大量3D数据和多模态数据,并推动相关具身智能数据集进行数据资产登记和标准化建设。这类数据不是简单图片或视频,而是带有空间关系、结构层级、动作逻辑和任务反馈的数据。比如一个抽屉,机器不能只知道它叫抽屉,还要理解它能拉开、怎么拉开、运动轨迹是什么、机器人应该如何操作。,🚀 LingBot-VA 是全球首个开源的自回归视频-动作世界模型,具备强大的长期记忆能力。,对比传统复购方式,以前要解锁手机、打开 APP、翻订单、再次购买、确认支付,一套下来至少要半分钟到一分钟。现在AI把所有步骤压缩成一句话,操作更省心。,运动本身已经足够反人性了,如果 AI 教练最终需要你支起三脚架、上传视频,再忍受不断纠错带来的挫败感似乎并不太符合逻辑。Runna 的成功经验是,要节约用户的“心智开销”,这其实也是不少运动产品在探索的方向。
第一是高质量数据不足。机器人不能只靠互联网文本训练,它需要真实场景里的动作数据、交互数据、失败数据和反馈数据。但目前这些数据分散、标准不一、标注成本高,制约了模型训练。,5、Hyper3D Rodin Gen-2.5 发布:4 秒百万面、全球首款千万面级 3D 生成模型,细节直逼生产级资产,7、苹果 Siri 重磅升级:1.2 万亿参数谷歌定制模型“掌脑”,本地运行速度成关键,某种程度上说,Runna 是把真人教练的决策反馈做成了系统,这可能也是早期 Ben 的指导会让 Dom 觉得惊艳的部分,除了知道每天应该进行什么训练,教练还会根据训练表现来调整后续训练计划。比起代替“教练的眼睛”, Runna 在做的似乎更接近放大“教练的大脑”,而在跑步训练这个场景中,实现用户的“无脑跟练”可能也是更接近用户付费价值的一部分。,整体来看,AI一键复购把高频刚需的点外卖流程做到极简,3秒搞定全流程,对上班族和懒人特别友好,也让AI生活化又往前迈了一步。
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