Sergey Levine，是UC Berkley电气工程与计算机科学系的助理教授，专注于研究让自主智能体通过学习获得复杂行为的通用算法，集中在机器学习决策和控制领域。他也负责开发端到端深度神经网络训练策略，曾经带领团队与谷歌联合开发 RT-X ...

近期，物理智能（Physical ...

机器人大讲堂获悉，11月11日，千寻智能（Spirit AI）完成工商信息变更，再获天使+轮融资，投资方为柏睿资本（海南鸿钒）。

靠墙站，堪称时下最火的健身方式之一。在很多博主的宣传里，它简单易行又好处多多，“可以纠正身姿体态、缓解肩颈腰痛、强化下肢关节，甚至还能减肥减脂、预防心血管疾病……”靠墙站真的能获得这么多健康益处吗？今天我们就来好好聊聊，去伪存真。靠墙站这些好处是真的 ...

近日，加州大学伯克利分校 BAIR 实验室的 Sergey Levine 研究团队提出了一种名为 HIL-SERL 的强化学习框架，旨在解决机器人在现实世界中学习复杂操作技能的难题。

近日，UC 伯克利 BAIR 实验室的 Sergey Levine 研究团队提出了一个强化学习框架 HIL-SERL，可直接在现实世界中训练通用的基于视觉的机器人操作策略。HIL-SERL 的表现堪称前所未有的卓越，仅需 1-2.5 ...

今年 4 月，机器之心曾对自变量机器人公布的 Demo 进行报道，其中基于他们自研的端到端统一具身大模型，双臂机器人可利用低成本硬件即实现对不规则物体的精细操作（如抓握、拾取、切割等），以及折叠衣服、冲泡饮料等复杂任务，展现出相当程度的泛化性能。

早在7年前，千诀团队就依托清华大学类脑中心和自动化系VIPLAB，开启了对标物理智能核心成员Sergey Levine的技术研究路线，并坚持至今。 为机器人造大脑，国内外处于同一起跑线 大模型热潮下，AI ...

瞄准Physical Intelligence，具身大脑企业千诀科技完成数千万元天使轮融资,机器人,人工智能,千诀,intelligence,具身,类脑 ...

近日，伯克利大学 Sergey Levine 团队发布了一项强化学习方向的重磅工作——HIL-SERL，引起了具身智能领域的广泛讨论与关注。 根据实验结果，基于强化学习框架 HIL-SERL，研究者可以直接在现实世界中训练基于视觉的通用机器人操作策略 ...

VLM的优势在于能够集成互联网规模的语义知识和视觉理解，有助于动作预测 Pi联创之一，也是UC伯克利副教授Sergey Levine看到，如今的机器人是一种狭隘的专家系统。比如，工业机器人通过编程，在装配线上同个地点进行重复的工作。

靠墙站，堪称时下最火的健身方式之一。在很多博主的宣传里，它简单易行又好处多多： “可以纠正身姿体态、缓解肩颈腰痛、强化下肢关节，甚至还能减肥减脂、预防心血管疾病……” ...