出现一个超过DeepSeek V3点 Tulu 3开源大模型

PPL: 用于爬行空间的足式机器人点云监督本体感知运动强化学习方法

论文题目：PPL: Point Cloud Supervised Proprioceptive Locomotion Reinforcement Learning for Legged Robots in Crawl Spaces 论文地址：https://arxiv.org/abs/2508.09950 摘要：在空间受限结构（称为爬行空间）中实现足式机器人运动具有挑战性。当前的外感知运动学习方法在爬行空间中受限于可能的低能见度条件下传感器噪声大、数据错误的问题，而现有的本体感知运动学习方法因仅能推断地面特征，难以有效穿越爬行空间。本研究提出一种面向爬行空间足式机器人的点云监督本体感知运动强化学习方法。该方法设计了一个状态估计网络，利用历史本体传感器数据来估计机器人周边的地形特征、空间结构特征以及机器人的碰撞状态。点云数据采用极坐标系表征，并提出一种点云处理方法以高效提取用于监督状态估计网络学习的地形与空间特征。同时设计了复合奖励函数，引导机器人在碰撞后穿越爬行空间。实验表明，与现有方法相比，本方法在爬行空间中展现出更敏捷的运动能力。该研究增强了腿式机器人在无需依赖外源传感器的条件下穿越空间受限环境的能力。 Abstract: The legged locomotion in spatially constrained structures (called crawl spaces) is challenging. In crawl spaces, current exteroceptive locomotion learning methods are limited by large noises and errors of the sensors in possible low visibility conditions, and current proprioceptive locomotion learning methods are difficult in traversing crawl spaces because only ground features are inferred. In this study, a point cloud supervised proprioceptive locomotion reinforcement learning method for legged robots in crawl spaces is proposed. A state estimation network is designed to estimate the robot’s surrounding ground and spatial features as well as the robot’s collision states using historical proprioceptive sensor data. The point cloud is represented in polar coordinate frame and a point cloud processing method is proposed to efficiently extract the ground and spatial features that are used to supervise the state estimation network learning. Comprehensive reward functions that guide the robot to traverse through crawl spaces after collisions are designed. Experiments demonstrate that, compared to existing methods, our method exhibits more agile locomotion in crawl spaces. This study enhances the ability of legged robots to traverse spatially constrained environments without requiring exteroceptive sensors.

叶荣添:本周Al热点提前追踪

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1作者 vs 1000作者。同样是改变人类命运的传世之作，为何作者数量差999?

这，是一篇只有1位作者的文章。这篇文章的作者是，计算机领域最高奖项，图灵奖得主 斯蒂芬库克，他对当代计算理论产生了不可估量的影响。如果没有这篇文章，很多大学可能从未开设计算机专业。 这，是一篇拥有10位作者的文章。这篇文章提出了RoBERTa，把经典的下一句预测 (NSP) 任务永远扫进了历史的垃圾堆。 这，是一篇拥有100位作者的文章。这是DeepSeek发表的一篇技术报告，走出了改变时代的开源模型第一步，就像阿姆斯特朗，登上月球的第一步，一样重要，它迫使OpenAI等硅谷巨人不得不开源模型。 而这，是一篇拥有1000位作者的文章。是当代最强模型Gemini的技术报告，其拥有最强的语言，视频，甚至比肩信息学，数学竞赛，金牌选手的数学处理能力，以及最多的作者数量，傲视群雄，独领风骚。

echomimic_v3 数字人代码及模型放出，插件即将上线，gvfdiffusion 视频转4D高斯

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北京为啥这么爱搞机器人运动会？

北京频繁的搞各种机器人大赛，背后的招商引资逻辑是什么？为什么汽车和机器人成为北京招商引资的豪赌对象，实际上，这是从懂车帝搞所有的汽车评测开始，到邀请机器人企业来北京参赛，北京在不遗余力的尝试用流量经济带动实体经济，把北京的政策优势，人才优势，和相对比较隐秘的政策信息差优势，全部落地变现的手段，和上海深圳杭州比起来，北京哪些做的比较好，哪些做得有待商榷？这个视频展开和大家讨论一下

相似度压倒一切--AI灵魂换脸最终章

通过网盘分享的文件：灵魂换脸最终章.json 链接: https://pan.baidu.com/s/1BcinW4xPnOF401sOzcFU5w --来自百度网盘超级会员v3的分享 提取码在视频最后

【中文音声】算命师傅絮絮叨叨！

稿子是用ai编的 切勿迷信！ 哈哈哈 整体应该比较像听老师上课 比较适合听着睡觉 ！ 感觉好玩我们到时候再出新的~

GPT-5 免费高级玩法！实测推理、绘图、代码全能，如何恢复4o模型？ | 零度解说

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【MJ教程】当同事看到我用Midjourney生成的视频后，当场就坐不住了！！

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