#vla — Public Fediverse posts

XPeng’s first mass-produced Robotaxi rolls off production line, targets driverless operations by 2027 #ev #l4autonomousdriving #news #robotaxi #tech #vla #xpeng #xpenggx

https://soyacincau.com/2026/05/18/xpeng-mass-produced-robotaxi-factory-rolloff-l4-operation-by-2027/

Все на завод! Робот импровизирует и решает промышленные задачи с 99% успеха

Роботы долгое время умели одно: безупречно копировать заученные движения. Но стоило реальности чуть отклониться от сценария — и они терялись. Теперь одна компания заявляет, что переломила эту ситуацию. Ее робот достигает 99% успеха в реальных задачах — не в лаборатории, а на производстве и в быту. Разработчики утверждают: машина понимает окружающий мир и адаптируется на ходу. Решение предложил Generalist — стартап, который строит базовые модели для роботов общего назначения. Его основал бывший исследователь Google DeepMind. Nvidia вложилась в компанию на раннем этапе. Generalist собрала данные необычным способом. Компания использует дешевые носимые датчики — их крепят на запястья людей. Так собирают огромные массивы реальных физических действий. И дообучают роботов.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1032512/

#роботы #роботостроение #робототехника #железо #модели #VLA #GEN1 #гуманоиды #мультимодальность #physical_ai

Все на завод! Робот импровизирует и решает промышленные задачи с 99% успеха

Роботы долгое время умели одно: безупречно копировать заученные движения. Но стоило реальности чуть отклониться от сценария — и они терялись. Теперь одна компания заявляет, что переломила эту ситуацию. Ее робот достигает 99% успеха в реальных задачах — не в лаборатории, а на производстве и в быту. Разработчики утверждают: машина понимает окружающий мир и адаптируется на ходу. Решение предложил Generalist — стартап, который строит базовые модели для роботов общего назначения. Его основал бывший исследователь Google DeepMind. Nvidia вложилась в компанию на раннем этапе. Generalist собрала данные необычным способом. Компания использует дешевые носимые датчики — их крепят на запястья людей. Так собирают огромные массивы реальных физических действий. И дообучают роботов.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1032512/

#роботы #роботостроение #робототехника #железо #модели #VLA #GEN1 #гуманоиды #мультимодальность #physical_ai

Все на завод! Робот импровизирует и решает промышленные задачи с 99% успеха

Роботы долгое время умели одно: безупречно копировать заученные движения. Но стоило реальности чуть отклониться от сценария — и они терялись. Теперь одна компания заявляет, что переломила эту ситуацию. Ее робот достигает 99% успеха в реальных задачах — не в лаборатории, а на производстве и в быту. Разработчики утверждают: машина понимает окружающий мир и адаптируется на ходу. Решение предложил Generalist — стартап, который строит базовые модели для роботов общего назначения. Его основал бывший исследователь Google DeepMind. Nvidia вложилась в компанию на раннем этапе. Generalist собрала данные необычным способом. Компания использует дешевые носимые датчики — их крепят на запястья людей. Так собирают огромные массивы реальных физических действий. И дообучают роботов.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1032512/

#роботы #роботостроение #робототехника #железо #модели #VLA #GEN1 #гуманоиды #мультимодальность #physical_ai

Все на завод! Робот импровизирует и решает промышленные задачи с 99% успеха

Роботы долгое время умели одно: безупречно копировать заученные движения. Но стоило реальности чуть отклониться от сценария — и они терялись. Теперь одна компания заявляет, что переломила эту ситуацию. Ее робот достигает 99% успеха в реальных задачах — не в лаборатории, а на производстве и в быту. Разработчики утверждают: машина понимает окружающий мир и адаптируется на ходу. Решение предложил Generalist — стартап, который строит базовые модели для роботов общего назначения. Его основал бывший исследователь Google DeepMind. Nvidia вложилась в компанию на раннем этапе. Generalist собрала данные необычным способом. Компания использует дешевые носимые датчики — их крепят на запястья людей. Так собирают огромные массивы реальных физических действий. И дообучают роботов.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1032512/

#роботы #роботостроение #робототехника #железо #модели #VLA #GEN1 #гуманоиды #мультимодальность #physical_ai

Модели мира после LLM: что именно строит AMI Labs и почему практический выход может лежать через VLA

AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1027182/

#модели_мира #модель_ИИ #искусственный_интеллект #LLM #AMI #JEPA #архитектура #VLA #нейросети

Модели мира после LLM: что именно строит AMI Labs и почему практический выход может лежать через VLA

AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1027182/

#модели_мира #модель_ИИ #искусственный_интеллект #LLM #AMI #JEPA #архитектура #VLA #нейросети

Модели мира после LLM: что именно строит AMI Labs и почему практический выход может лежать через VLA

AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1027182/

#модели_мира #модель_ИИ #искусственный_интеллект #LLM #AMI #JEPA #архитектура #VLA #нейросети

Модели мира после LLM: что именно строит AMI Labs и почему практический выход может лежать через VLA

AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1027182/

#модели_мира #модель_ИИ #искусственный_интеллект #LLM #AMI #JEPA #архитектура #VLA #нейросети

中国EV「小鵬汽車」、第2世代VLAを発表 　“AI定義の自動運転”でL2からL4の直接進化へ

https://web.brid.gy/r/https://36kr.jp/486876/

中国EV「小鵬汽車」、第2世代VLAを発表 　“AI定義の自動運転”でL2からL4の直接進化へ

https://web.brid.gy/r/https://36kr.jp/486876/

中国EV「小鵬汽車」、第2世代VLAを発表 　“AI定義の自動運転”でL2からL4の直接進化へ

https://web.brid.gy/r/https://36kr.jp/486876/

中国EV「小鵬汽車」、第2世代VLAを発表 　“AI定義の自動運転”でL2からL4の直接進化へ

https://web.brid.gy/r/https://36kr.jp/486876/

中国EV「小鵬汽車」、第2世代VLAを発表 　“AI定義の自動運転”でL2からL4の直接進化へ

https://web.brid.gy/r/https://36kr.jp/486876/

Как собрать Physical AI-конвейер на манипуляторе за 30 тысяч рублей: ROS2, LeRobot и end-to-end imitation learning

Вокруг Physical AI сейчас много шума, но если отбросить красивые слова, у большинства разработчиков до сих пор нет главного — воспроизводимого конвейера на реальном роботе, который можно поднять своими руками, покрутить, записать данные, обучить policy и вернуть её обратно в железо. Обычно всё рассыпается на отдельные куски: где-то есть teleop, где-то есть датасеты, где-то крутится ML-модель, но цельного ROS2-native пути от демонстрации до исплнения почти не видно. В статье вы получите решение, как собрать такой манипулятор самостояетельно и запустить все необходимые программные компоненты из open-source ROS2 пакетов.

https://habr.com/ru/articles/1010178/

#ros2 #lerobot #робототехника #манипулятор #искусственный_интеллект #machinelearning #deeplearning #vla #vision_language_models

Как собрать Physical AI-конвейер на манипуляторе за 30 тысяч рублей: ROS2, LeRobot и end-to-end imitation learning

Вокруг Physical AI сейчас много шума, но если отбросить красивые слова, у большинства разработчиков до сих пор нет главного — воспроизводимого конвейера на реальном роботе, который можно поднять своими руками, покрутить, записать данные, обучить policy и вернуть её обратно в железо. Обычно всё рассыпается на отдельные куски: где-то есть teleop, где-то есть датасеты, где-то крутится ML-модель, но цельного ROS2-native пути от демонстрации до исплнения почти не видно. В статье вы получите решение, как собрать такой манипулятор самостояетельно и запустить все необходимые программные компоненты из open-source ROS2 пакетов.

https://habr.com/ru/articles/1010178/

#ros2 #lerobot #робототехника #манипулятор #искусственный_интеллект #machinelearning #deeplearning #vla #vision_language_models

Как собрать Physical AI-конвейер на манипуляторе за 30 тысяч рублей: ROS2, LeRobot и end-to-end imitation learning

Вокруг Physical AI сейчас много шума, но если отбросить красивые слова, у большинства разработчиков до сих пор нет главного — воспроизводимого конвейера на реальном роботе, который можно поднять своими руками, покрутить, записать данные, обучить policy и вернуть её обратно в железо. Обычно всё рассыпается на отдельные куски: где-то есть teleop, где-то есть датасеты, где-то крутится ML-модель, но цельного ROS2-native пути от демонстрации до исплнения почти не видно. В статье вы получите решение, как собрать такой манипулятор самостояетельно и запустить все необходимые программные компоненты из open-source ROS2 пакетов.

https://habr.com/ru/articles/1010178/

#ros2 #lerobot #робототехника #манипулятор #искусственный_интеллект #machinelearning #deeplearning #vla #vision_language_models

Как собрать Physical AI-конвейер на манипуляторе за 30 тысяч рублей: ROS2, LeRobot и end-to-end imitation learning

Вокруг Physical AI сейчас много шума, но если отбросить красивые слова, у большинства разработчиков до сих пор нет главного — воспроизводимого конвейера на реальном роботе, который можно поднять своими руками, покрутить, записать данные, обучить policy и вернуть её обратно в железо. Обычно всё рассыпается на отдельные куски: где-то есть teleop, где-то есть датасеты, где-то крутится ML-модель, но цельного ROS2-native пути от демонстрации до исплнения почти не видно. В статье вы получите решение, как собрать такой манипулятор самостояетельно и запустить все необходимые программные компоненты из open-source ROS2 пакетов.

https://habr.com/ru/articles/1010178/

#ros2 #lerobot #робототехника #манипулятор #искусственный_интеллект #machinelearning #deeplearning #vla #vision_language_models

小鵬 VLA 2.0 媒體體驗日亮相 Volkswagen 搶先採用、2027 年全球交付
XPENG（小鵬汽車）3 月 2 日在廣州舉行「The Future」VLA 媒體體驗日，正式公布第二代智慧駕 […]
#人工智能 #智慧城市 #汽車科技 #VLA 2.0
https://unwire.hk/2026/03/04/xpeng-vla-2-0-level-4-volkswagen-2027/life-tech/auto/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=xpeng-vla-2-0-level-4-volkswagen-2027

小鵬 VLA 2.0 媒體體驗日亮相 Volkswagen 搶先採用、2027 年全球交付
XPENG（小鵬汽車）3 月 2 日在廣州舉行「The Future」VLA 媒體體驗日，正式公布第二代智慧駕 […]
#人工智能 #智慧城市 #汽車科技 #VLA 2.0
https://unwire.hk/2026/03/04/xpeng-vla-2-0-level-4-volkswagen-2027/life-tech/auto/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=xpeng-vla-2-0-level-4-volkswagen-2027

小鵬 VLA 2.0 媒體體驗日亮相 Volkswagen 搶先採用、2027 年全球交付
XPENG（小鵬汽車）3 月 2 日在廣州舉行「The Future」VLA 媒體體驗日，正式公布第二代智慧駕 […]
#人工智能 #智慧城市 #汽車科技 #VLA 2.0
https://unwire.hk/2026/03/04/xpeng-vla-2-0-level-4-volkswagen-2027/life-tech/auto/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=xpeng-vla-2-0-level-4-volkswagen-2027

[Перевод] «Обучение на опыте» для малых моделей: переносим методы Physical Intelligence на ACT без использования VLA или диффузии

Поведенческое клонирование (BC) - это доминирующая парадигма в ИИ-робототехнике, которая позволяет моделям обучаться имитации роботов под управлением человека на основе успешных действий. При обучении BC-политики мы исключаем ошибки из датасета, чтобы тренироваться только на успешных эпизодах - в конце концов, мы не хотим учиться подражать ошибкам! Самое перспективное направление в ИИ-робототехнике сегодня - это «обучение на опыте». Поскольку BC-политики учатся только имитировать успешные действия, им трудно восстанавливаться после ошибок, которые неизбежно случаются в сложных сценариях реального мира. Умение отличать хорошие действия от плохих помогло бы политике освоить механизмы восстановления и оптимизировать скорость и эффективность движений. Постобучение через обучение с подкреплением (RL) обещает именно это - обучение на своих ошибках, а не просто имитацию поведения человека. Пожалуй, самая интересная научная работа в области робототехники этой осенью вышла у Physical Intelligence. Они представили свой метод Pi*0.6 для постобучения базовых моделей роботов через оффлайн-RL. Сначала вы классифицируете действия как «сильные» или «слабые» в зависимости от того, насколько они выгодны, а затем просто добавляете эту классификацию в окно контекста политики действий. В процессе работы мы запрашиваем «сильные» действия, что позволяет сэмплировать варианты из набора, который привел к хорошим результатам во время обучения. Нет нужды в PPO или других сложных градиентных методах, нет проблем с регуляризацией или катастрофическим забыванием, которые часто за ними следуют. Просто говоришь: «Мне нужны хорошие действия», и робот их выполняет. Звучит слишком хорошо, правда?

https://habr.com/ru/articles/1003998/

#rl #reinforcementlearning #VLA #Робототехника #VisionLanguageAction #Action_Chunking_Transformer #ACT

[Перевод] «Обучение на опыте» для малых моделей: переносим методы Physical Intelligence на ACT без использования VLA или диффузии

Поведенческое клонирование (BC) - это доминирующая парадигма в ИИ-робототехнике, которая позволяет моделям обучаться имитации роботов под управлением человека на основе успешных действий. При обучении BC-политики мы исключаем ошибки из датасета, чтобы тренироваться только на успешных эпизодах - в конце концов, мы не хотим учиться подражать ошибкам! Самое перспективное направление в ИИ-робототехнике сегодня - это «обучение на опыте». Поскольку BC-политики учатся только имитировать успешные действия, им трудно восстанавливаться после ошибок, которые неизбежно случаются в сложных сценариях реального мира. Умение отличать хорошие действия от плохих помогло бы политике освоить механизмы восстановления и оптимизировать скорость и эффективность движений. Постобучение через обучение с подкреплением (RL) обещает именно это - обучение на своих ошибках, а не просто имитацию поведения человека. Пожалуй, самая интересная научная работа в области робототехники этой осенью вышла у Physical Intelligence. Они представили свой метод Pi*0.6 для постобучения базовых моделей роботов через оффлайн-RL. Сначала вы классифицируете действия как «сильные» или «слабые» в зависимости от того, насколько они выгодны, а затем просто добавляете эту классификацию в окно контекста политики действий. В процессе работы мы запрашиваем «сильные» действия, что позволяет сэмплировать варианты из набора, который привел к хорошим результатам во время обучения. Нет нужды в PPO или других сложных градиентных методах, нет проблем с регуляризацией или катастрофическим забыванием, которые часто за ними следуют. Просто говоришь: «Мне нужны хорошие действия», и робот их выполняет. Звучит слишком хорошо, правда?

https://habr.com/ru/articles/1003998/

#rl #reinforcementlearning #VLA #Робототехника #VisionLanguageAction #Action_Chunking_Transformer #ACT

[Перевод] «Обучение на опыте» для малых моделей: переносим методы Physical Intelligence на ACT без использования VLA или диффузии

Поведенческое клонирование (BC) - это доминирующая парадигма в ИИ-робототехнике, которая позволяет моделям обучаться имитации роботов под управлением человека на основе успешных действий. При обучении BC-политики мы исключаем ошибки из датасета, чтобы тренироваться только на успешных эпизодах - в конце концов, мы не хотим учиться подражать ошибкам! Самое перспективное направление в ИИ-робототехнике сегодня - это «обучение на опыте». Поскольку BC-политики учатся только имитировать успешные действия, им трудно восстанавливаться после ошибок, которые неизбежно случаются в сложных сценариях реального мира. Умение отличать хорошие действия от плохих помогло бы политике освоить механизмы восстановления и оптимизировать скорость и эффективность движений. Постобучение через обучение с подкреплением (RL) обещает именно это - обучение на своих ошибках, а не просто имитацию поведения человека. Пожалуй, самая интересная научная работа в области робототехники этой осенью вышла у Physical Intelligence. Они представили свой метод Pi*0.6 для постобучения базовых моделей роботов через оффлайн-RL. Сначала вы классифицируете действия как «сильные» или «слабые» в зависимости от того, насколько они выгодны, а затем просто добавляете эту классификацию в окно контекста политики действий. В процессе работы мы запрашиваем «сильные» действия, что позволяет сэмплировать варианты из набора, который привел к хорошим результатам во время обучения. Нет нужды в PPO или других сложных градиентных методах, нет проблем с регуляризацией или катастрофическим забыванием, которые часто за ними следуют. Просто говоришь: «Мне нужны хорошие действия», и робот их выполняет. Звучит слишком хорошо, правда?

https://habr.com/ru/articles/1003998/

#rl #reinforcementlearning #VLA #Робототехника #VisionLanguageAction #Action_Chunking_Transformer #ACT

[Перевод] «Обучение на опыте» для малых моделей: переносим методы Physical Intelligence на ACT без использования VLA или диффузии

Поведенческое клонирование (BC) - это доминирующая парадигма в ИИ-робототехнике, которая позволяет моделям обучаться имитации роботов под управлением человека на основе успешных действий. При обучении BC-политики мы исключаем ошибки из датасета, чтобы тренироваться только на успешных эпизодах - в конце концов, мы не хотим учиться подражать ошибкам! Самое перспективное направление в ИИ-робототехнике сегодня - это «обучение на опыте». Поскольку BC-политики учатся только имитировать успешные действия, им трудно восстанавливаться после ошибок, которые неизбежно случаются в сложных сценариях реального мира. Умение отличать хорошие действия от плохих помогло бы политике освоить механизмы восстановления и оптимизировать скорость и эффективность движений. Постобучение через обучение с подкреплением (RL) обещает именно это - обучение на своих ошибках, а не просто имитацию поведения человека. Пожалуй, самая интересная научная работа в области робототехники этой осенью вышла у Physical Intelligence. Они представили свой метод Pi*0.6 для постобучения базовых моделей роботов через оффлайн-RL. Сначала вы классифицируете действия как «сильные» или «слабые» в зависимости от того, насколько они выгодны, а затем просто добавляете эту классификацию в окно контекста политики действий. В процессе работы мы запрашиваем «сильные» действия, что позволяет сэмплировать варианты из набора, который привел к хорошим результатам во время обучения. Нет нужды в PPO или других сложных градиентных методах, нет проблем с регуляризацией или катастрофическим забыванием, которые часто за ними следуют. Просто говоришь: «Мне нужны хорошие действия», и робот их выполняет. Звучит слишком хорошо, правда?

https://habr.com/ru/articles/1003998/

#rl #reinforcementlearning #VLA #Робототехника #VisionLanguageAction #Action_Chunking_Transformer #ACT

Nice set of embodied foundation models this week:

in 2B, 8B, and 30B variants + RynnBrain‑Plan (manipulation planning), RynnBrain‑Nav (navigation), and RynnBrain‑CoP (spatial reasoning).

https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnBrain.github.io/

ABot-M0: VLA Foundation Model for Robotic Manipulation, https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

ABot-N0: Unified VLA for embodied navigation, https://amap-cvlab.github.io/ABot-Navigation/ABot-N0/

#foundationModels #embodied #robotics #robotFoundationModels #embodiedFoundationModels #VLA

Nice set of embodied foundation models this week:

in 2B, 8B, and 30B variants + RynnBrain‑Plan (manipulation planning), RynnBrain‑Nav (navigation), and RynnBrain‑CoP (spatial reasoning).

https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnBrain.github.io/

ABot-M0: VLA Foundation Model for Robotic Manipulation, https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

ABot-N0: Unified VLA for embodied navigation, https://amap-cvlab.github.io/ABot-Navigation/ABot-N0/

#foundationModels #embodied #robotics #robotFoundationModels #embodiedFoundationModels #VLA

Nice set of embodied foundation models this week:

in 2B, 8B, and 30B variants + RynnBrain‑Plan (manipulation planning), RynnBrain‑Nav (navigation), and RynnBrain‑CoP (spatial reasoning).

https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnBrain.github.io/

ABot-M0: VLA Foundation Model for Robotic Manipulation, https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

ABot-N0: Unified VLA for embodied navigation, https://amap-cvlab.github.io/ABot-Navigation/ABot-N0/

#foundationModels #embodied #robotics #robotFoundationModels #embodiedFoundationModels #VLA

Nice set of embodied foundation models this week:

in 2B, 8B, and 30B variants + RynnBrain‑Plan (manipulation planning), RynnBrain‑Nav (navigation), and RynnBrain‑CoP (spatial reasoning).

https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnBrain.github.io/

ABot-M0: VLA Foundation Model for Robotic Manipulation, https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

ABot-N0: Unified VLA for embodied navigation, https://amap-cvlab.github.io/ABot-Navigation/ABot-N0/

#foundationModels #embodied #robotics #robotFoundationModels #embodiedFoundationModels #VLA

Nice set of embodied foundation models this week:

in 2B, 8B, and 30B variants + RynnBrain‑Plan (manipulation planning), RynnBrain‑Nav (navigation), and RynnBrain‑CoP (spatial reasoning).

https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnBrain.github.io/

ABot-M0: VLA Foundation Model for Robotic Manipulation, https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

ABot-N0: Unified VLA for embodied navigation, https://amap-cvlab.github.io/ABot-Navigation/ABot-N0/

#foundationModels #embodied #robotics #robotFoundationModels #embodiedFoundationModels #VLA

VLM / VLA / World Models / Physical AI

Нейроночки в последнее время заполонили всё. Ну, почти всё. Cейчас подбираются к роботам. Настоящего прогресса почти так же много как нейрослопа, пиара и преувеличений. В этой статье попробую рассказать про нейроночки для управления роботами: 🤖 Расскажу немного про теорию 🤖 Покажу как обучить всё это дома на коленке (и стать экспертом в Physical AI конечно)

https://habr.com/ru/companies/recognitor/articles/992476/

#VLM #LLM #VLA #World_models

VLM / VLA / World Models / Physical AI

Нейроночки в последнее время заполонили всё. Ну, почти всё. Cейчас подбираются к роботам. Настоящего прогресса почти так же много как нейрослопа, пиара и преувеличений. В этой статье попробую рассказать про нейроночки для управления роботами: 🤖 Расскажу немного про теорию 🤖 Покажу как обучить всё это дома на коленке (и стать экспертом в Physical AI конечно)

https://habr.com/ru/companies/recognitor/articles/992476/

#VLM #LLM #VLA #World_models

VLM / VLA / World Models / Physical AI

Нейроночки в последнее время заполонили всё. Ну, почти всё. Cейчас подбираются к роботам. Настоящего прогресса почти так же много как нейрослопа, пиара и преувеличений. В этой статье попробую рассказать про нейроночки для управления роботами: 🤖 Расскажу немного про теорию 🤖 Покажу как обучить всё это дома на коленке (и стать экспертом в Physical AI конечно)

https://habr.com/ru/companies/recognitor/articles/992476/

#VLM #LLM #VLA #World_models

VLM / VLA / World Models / Physical AI

Нейроночки в последнее время заполонили всё. Ну, почти всё. Cейчас подбираются к роботам. Настоящего прогресса почти так же много как нейрослопа, пиара и преувеличений. В этой статье попробую рассказать про нейроночки для управления роботами: 🤖 Расскажу немного про теорию 🤖 Покажу как обучить всё это дома на коленке (и стать экспертом в Physical AI конечно)

https://habr.com/ru/companies/recognitor/articles/992476/

#VLM #LLM #VLA #World_models

3/31 deadline for #VLA scholarships. #librarians #virginia
https://vla.memberclicks.net/2026-vla-scholarship-applications-now-open

3/31 deadline for #VLA scholarships. #librarians #virginia
https://vla.memberclicks.net/2026-vla-scholarship-applications-now-open

3/31 deadline for #VLA scholarships. #librarians #virginia
https://vla.memberclicks.net/2026-vla-scholarship-applications-now-open

3/31 deadline for #VLA scholarships. #librarians #virginia
https://vla.memberclicks.net/2026-vla-scholarship-applications-now-open

3/31 deadline for #VLA scholarships. #librarians #virginia
https://vla.memberclicks.net/2026-vla-scholarship-applications-now-open

Una lente cosmica rivela la culla iperattiva di un futuro ammasso galattico

#alma #vla @astronomia

Il VLA e ALMA scoprono il primo nucleo di protocluster fortemente lenticellare, uno sciame compatto di galassie polverose e in fase di formazione stellare nell'Universo primordiale

https://umbertogaetani.substack.com/p/una-lente-cosmica-rivela-la-culla

Una lente cosmica rivela la culla iperattiva di un futuro ammasso galattico

#alma #vla @astronomia

Il VLA e ALMA scoprono il primo nucleo di protocluster fortemente lenticellare, uno sciame compatto di galassie polverose e in fase di formazione stellare nell'Universo primordiale

https://umbertogaetani.substack.com/p/una-lente-cosmica-rivela-la-culla

Una lente cosmica rivela la culla iperattiva di un futuro ammasso galattico

#alma #vla @astronomia

Il VLA e ALMA scoprono il primo nucleo di protocluster fortemente lenticellare, uno sciame compatto di galassie polverose e in fase di formazione stellare nell'Universo primordiale

https://umbertogaetani.substack.com/p/una-lente-cosmica-rivela-la-culla

Cloud-9: nube compacta de hidrógeno sin estrellas junto a M94; podría ser un relicto de halo de materia oscura que nunca formó una galaxia. https://aidoo.news/noticia/62ydvr

#Hubble #Radioastronomia #Cosmologia #FAST #VLA

"The First #RELHIC? Cloud-9 is a #StarlessGasCloud", Anand+2025, #ApJL, 993, L55

#FAST + #VLA + #GBT : HI mass 10^6 M_\odot

#HST /ACS: stellar mass below 10^{3.5--4} M_\odot

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ae1584

https://arXiv.org/abs/2508.20157

#Cosmology #ArXiv_2508_20157 #Cloud9

@cosmology
@SciAm @scientific-american-SciAm

"The First #RELHIC? Cloud-9 is a #StarlessGasCloud", Anand+2025, #ApJL, 993, L55

#FAST + #VLA + #GBT : HI mass 10^6 M_\odot

#HST /ACS: stellar mass below 10^{3.5--4} M_\odot

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ae1584

https://arXiv.org/abs/2508.20157

#Cosmology #ArXiv_2508_20157 #Cloud9

@cosmology
@SciAm @scientific-american-SciAm

"The First #RELHIC? Cloud-9 is a #StarlessGasCloud", Anand+2025, #ApJL, 993, L55

#FAST + #VLA + #GBT : HI mass 10^6 M_\odot

#HST /ACS: stellar mass below 10^{3.5--4} M_\odot

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ae1584

https://arXiv.org/abs/2508.20157

#Cosmology #ArXiv_2508_20157 #Cloud9

@cosmology
@SciAm @scientific-american-SciAm

"The First #RELHIC? Cloud-9 is a #StarlessGasCloud", Anand+2025, #ApJL, 993, L55

#FAST + #VLA + #GBT : HI mass 10^6 M_\odot

#HST /ACS: stellar mass below 10^{3.5--4} M_\odot

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ae1584

https://arXiv.org/abs/2508.20157

#Cosmology #ArXiv_2508_20157 #Cloud9

@cosmology
@SciAm @scientific-american-SciAm

"The First #RELHIC? Cloud-9 is a #StarlessGasCloud", Anand+2025, #ApJL, 993, L55

#FAST + #VLA + #GBT : HI mass 10^6 M_\odot

#HST /ACS: stellar mass below 10^{3.5--4} M_\odot

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ae1584

https://arXiv.org/abs/2508.20157

#Cosmology #ArXiv_2508_20157 #Cloud9

@cosmology
@SciAm @scientific-american-SciAm

Drievoudig systeem van actieve galactische kernen gevonden
Een zeldzaam trio van samensmeltende sterrenstelsels, J121/1219+1035 genaamd, herbergt drie actief materie aantrekkende, radioheldere supermassieve zwarte gaten, aldus een team
#ActieveGalactischeKern #radiosignaal #SupermassiefZwartGat #vla #vlba #ZwartGat
https://www.kuuke.nl/drievoudig-systeem-van-actieve-galactische-kernen-gevonden/

The Karl G. Jansky Very Large Array, commonly known as the VLA, is a multi-purpose tool designed to study astronomical objects. The complex consists of a collection of 27 radio telescopes, placed in a Y-shaped configuration. They move the individual dishes into four standard arrangements on a three month rotation to provide astronomers with varying levels of detail and sensitivity.

#NewMexico #travel #roadtrip #daytrip #weekendgetaway #VLA #radioastronomy