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人形机器人公司对定制AI的青睐,为相关领域带来了巨大的商机。首先,AI技术供应商将迎来新的发展机遇。例如,RAI Institute通过与波士顿动力的合作,能够进一步拓展其在强化学习和Sim2Real(从模拟到现实)技术方面的研究。其次,硬件制造商也将受益。例如,NVIDIA通过与波士顿动力的合作,为其Spot机器人提供了基于Jetson AGX Orin的计算支持。此外,软件开发与服务提供商也将迎来新的业务增长点,特别是在AI算法优化、模型训练和部署等方面。根据TrendForce集邦咨询的最新研究,随着人形机器人迈向高度系统整合,前端的AI模型训练变得更为关键。预计到2028年,全球机器人大型语言模型(机器人LLM)市场将超越1000亿美元,且从2025年-2028年的年复合成长率将达48.2%。这一数据表明,随着人形机器人从工业场景向家庭生活等更广泛场景的拓展,AI模型训练和相关服务的需求将持续增长。


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晚点:你过去两年忙着补短板,但企业的长板也是存在各种折旧。怎么避免自动驾驶——小鹏的这一先发优势被折旧、被追赶?如何从相对优势转化为绝对优势?


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同时,王珅表示:“DeepSeek代表着一个轻量、高性价比、专注深化AI能力的探索方向,星际之门代表着此前延续的高算力方向,两种方向在未来有何进展变化并不好判断,还需时间观察。”他认为,如果行业偏向于探索DeepSeek代表的方向,这会对原本高算力高投资的基础逻辑形成一些冲击,大规模AI智算中心建设将会减速。


像 trl 这样的库已经开始支持 GRPO,使得微调由 transformers 构成的 LLM 变得非常简单。代码也非常简洁,只需将训练器替换为 GRPOTrainer 并定义一些奖励即可。GRPO 的最小代码量大约只有 99 行,如果你使用的是像 meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct 这样的小型模型和像 openai/GSM8K 这样的数据集,可以非常快速地启动。


去年的中关村仿生机器人大会上就有行业内人士表示,训练机器人实际要比搞自动驾驶汽车需要的数据集还大,但这些数据又比汽车驾驶数据更难获取。


而台湾陆军原本在特朗普第一届总统任期时获准引进M109A6型155毫米自行榴弹炮,但拜登政府上台后该采购案遭到否决,台陆军改为增购18套“海马斯”远程火箭炮系统。不过面对现役火炮装备严重老旧的问题,目前台陆军考虑建案采购更新的M109A7型自行榴弹炮。


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