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具身智能的数据挑战：随着大语言模型的突破，具身智能研究迎来了新的发展机遇。然而，训练这些智能系统所需的大量数据仍然是一个难题。MIT博士生陈博远、上海交大教授卢策吾和北大CGCS助理教授王鹤等专家分享了他们对数据问题的看法。陈博远认为，高质量的机器人动作数据是实现具身智能泛化能力的关键，但获取这些数据存在难度。他提出了通过模仿学习和行为克隆等方法来提高数据采集的效率，但这些方法成本高昂。卢策吾教授强调了设计好的模型框架和构建世界模型的重要性，以压缩数据训练空间。王鹤博士则指出，通用机器人的具身多模态大模型的局限在于数据来源有限。
中美科技巨头的AI应用进展：2024年上半年，AI大模型应用的发展速度加快，中美科技巨头纷纷发布了新的AI应用。这些应用的访问量和影响力不断增长，显示出AI技术在各个领域的广泛应用潜力。科技巨头们的AI布局存在差异，他们正积极探索AI技术的下一个应用领域。
AI模型训练成本的上涨问题：Anthropic CEO在一次播客访谈中提到，AI模型的训练成本将持续上涨。他强调了模型可解释性的重要性，并讨论了如何在性能与成本之间找到平衡。Anthropic采取了一些策略来应对这一挑战，并在全球视野下对AI伦理与治理进行了前瞻性思考。
本期通讯还包含了3项专题解读和29项本周AI与机器人领域的要事速递，涵盖了技术、国内和国外方面的最新动态。通过这些内容，读者可以全面了解AI与机器人领域的最新进展和挑战。
详细解读：
1. 具身智能的数据挑战：专家们认为，尽管具身智能的研究取得了一定的进展，但数据匮乏问题仍然是实现其泛化能力的主要障碍。陈博远通过自己在DeepMind的实习经历，指出了当前机器人大模型在动作数据上的局限性。他提出，要实现具身智能的泛化性，需要大量高质量的机器人动作数据。然而，获取这些数据的成本和难度都非常高。
2. 数据采集的创新方法：为了解决数据采集的问题，研究者们提出了一些创新的方法。例如，迟宬等人提出了UMI（Universal Manipulation Interface）方法，通过手持低成本平行夹爪操作来采集数据。这种方法在不使用昂贵机器人的情况下，实现了对机器人动作数据的有效采集。此外，程旭欣博士提出了基于VR头显的Open-Television遥操作系统，通过隔空操作来采集数据，提高了数据采集的效率和准确性。
3. 中美科技巨头的AI应用进展：2024年上半年，中美科技巨头在AI大模型应用方面取得了显著进展。他们发布了多款新的AI应用，这些应用在访问量和影响力上都有显著提升。科技巨头们的AI布局存在差异，但他们都在积极探索AI技术的下一个应用领域，以期在未来的AI竞争中占据有利地位。
4. AI模型训练成本的上涨问题：Anthropic CEO在一次播客访谈中提到，随着AI技术的发展，模型的训练成本将持续上涨。他强调了模型可解释性的重要性，并讨论了如何在性能与成本之间找到平衡。Anthropic采取了一些策略来应对这一挑战，包括关注模型的可解释性和在全球视野下对AI伦理与治理进行前瞻性思考。这些策略有助于降低AI模型的训练成本，同时确保其性能和伦理性。
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原文作者: 机器之心
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