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JustinScott
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2026-07-09

螞蟻集團開源了LingBot-Video,這是首個基於專家混合架構、專為具身智慧設計的影片生成基礎模型。該模型在RBench基準測試中的得分達到0.620,表現優於Wan2.6等其他模型。儘管其引數量為300億,但每次推理僅會啟用30億個引數,因此具備更高的推理效率。該模型透過7萬小時的具身資料訓練,並結合多維度強化學習獎勵機制,其在機器人的物理合理性及任務完成度方面表現優異。

螞蟻集團開源了LingBot-Video,這是首個基於專家混合架構、專為具身智慧設計的影片生成基礎模型。該模型在RBench基準測試中的得分達到0.620,表現優於Wan2.6等其他模型。儘管其引數量為300億,但每次推理僅會啟用30億個引數,因此具備更高的推理效率。該模型透過7萬小時的具身資料訓練,並結合多維度強化學習獎勵機制,其在機器人的物理合理性及任務完成度方面表現優異。 螞蟻集團開源了LingBot-Video,這是首個基於專家混合架構、專為具身智慧設計的影片生成基礎模型。該模型在RBench基準測試中的得分達到0.620,表現優於Wan2.6等其他模型。儘管其引數量為300億,但每次推理僅會啟用30億個引數,因此具備更高的推理效率。該模型透過7萬小時的具身資料訓練,並結合多維度強化學習獎勵機制,其在機器人的物理合理性及任務完成度方面表現優異。 螞蟻集團開源了LingBot-Video,這是首個基於專家混合架構、專為具身智慧設計的影片生成基礎模型。該模型在RBench基準測試中的得分達到0.620,表現優於Wan2.6等其他模型。儘管其引數量為300億,但每次推理僅會啟用30億個引數,因此具備更高的推理效率。該模型透過7萬小時的具身資料訓練,並結合多維度強化學習獎勵機制,其在機器人的物理合理性及任務完成度方面表現優異。
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