于12月3日开幕的2020佛山国际智能机器人博览会(以下简称IIRE),因其汇聚了大量创新资源、产业资源、市场资源,成为本年度机器人领域规模最大、规格最高、国际元素最丰富的的顶级盛会。因此,IIRE受到了智能机器人产业领域内的热切关注,与IIRE同期在佛山举办的2020世界机器人大赛总决赛更是吸引了7000余名选手、2000余支赛队热情参赛。如此恢弘盛大、且国内外影响皆很广泛的机器人领域专业赛事,被各大主流媒体广泛赞誉为机器人界的“奥林匹克”。
经过紧张周密的筹备,本届IIRE于12月3日上午盛大开幕,下面就以亲身探馆视角,与大家一起参观预热。
IIRE举办场馆潭洲国际会展中心,展会大旗已为明日展会开幕准备就绪,迎风飘扬。
2020世界机器人大赛总决赛赛程板出炉,清晰明了,令人一目了然,静立恭候各路参赛选手的到来。
展会展馆现场布展,如火如荼进行中。
可实现无人驾驶的多用途车辆。
特种机器人展区的“小不点”,早已提前一步来到了展馆。
特种机器人展品已抵达展馆,展开测试工作。
雷神陆上无人系统已抵达展馆,静候观众们到来。
布展人员正在为可无人驾驶的防雷反伏击车“接风洗尘”。
正在紧张布展中的藦卡机器人展台。
可弹钢琴的机器人正在调试中。
新松工业机器人展品运抵展馆,已完成布展。
多功能无人系统进入场馆,为亮相做好准备。
先进无人机系统展品准备就绪。
目前,IIRE展场布展工作正在有条不紊的有序进行中,各种先进机器人展品正陆续抵达也进场。
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。