面向人机协作任务的具身智能系统感知-决策-执行链条建模
本文探讨了面向人机协作任务的具身智能系统建模，涵盖感知、决策与执行链条。具身智能强调智能体通过“身体”与环境互动，实现学习与适应，推动机器人技术升级。文章分析了其关键组成（感知、控制与决策系统）、挑战（高维状态空间、模拟鸿沟等）及机遇（仿真训练加速、多模态感知融合等）。通过代码示例展示了基于PyBullet的强化学习训练框架，并展望了通用具身智能的未来，包括多任务泛化、跨模态理解及Sim2Real迁移技术，为智能制造、家庭服务等领域提供新可能。
M3T联邦基础模型用于具身智能：边缘集成的潜力与挑战
随着具身智能系统日益变得多模态、个性化和交互式，它们必须能够从多样化的感官输入中有效学习，持续适应用户偏好，并在资源和隐私约束下安全运行。这些挑战凸显了对能够在模型泛化与个性化之间取得平衡的同时实现快速、情境感知自适应能力的机器学习模型的迫切需求。在此背景下，两种方法脱颖而出，各自提供了部分所需能力：FMs为跨任务和跨模态的泛化提供了一条路径，FL）则为分布式、隐私保护的模型更新和用户级模型个性化提供了基础设施。然而，单独使用时，这两种方法都无法满足现实世界中具身环境复杂且多样化的能力要求。
TsingtaoAI受邀参加“破局者-AI的商业化之路”论坛
北京2025年5月24日，TsingtaoAI公司负责人受邀参加由IT桔子主办的“破局者-AI的商业化之路”论坛。本次活动在北京昆仑巢举行，吸引了众多AI行业专家、投资人及从业者，共同探讨AI商业化的挑战与未来发展路径。
本活动由昆仑巢和创世伙伴联合主办，圆桌论坛则由刘晓庆主持，邀请沈晓东与势能资本创始人黄俊共同探讨AI商业化的不同路径。论坛聚焦中国AI企业在商业化过程中面临的挑战，例如“AI四小龙”和“国产大模型六小龙”在技术变现上的困境，探讨了toC与toB策略的选择、AI技术在不同商业领域的应用，以及具身智能是否是商业化的可行路径。
基于Qlearning强化学习的机器人迷宫路线搜索算法matlab仿真
本内容展示了基于Q-learning算法的机器人迷宫路径搜索仿真及其实现过程。通过Matlab2022a进行仿真，结果以图形形式呈现，无水印（附图1-4）。算法理论部分介绍了Q-learning的核心概念，包括智能体、环境、状态、动作和奖励，以及Q表的构建与更新方法。具体实现中，将迷宫抽象为二维网格世界，定义起点和终点，利用Q-learning训练机器人找到最优路径。核心程序代码实现了多轮训练、累计奖励值与Q值的可视化，并展示了机器人从起点到终点的路径规划过程。
《深度剖析Meta“Habitat 3.0”：AI训练的虚拟环境革新》
Habitat 3.0是AI仿真平台发展中的重要革新者，突破了传统平台的局限。它通过逼真的虚拟场景、丰富的语义信息和多模态交互能力，为AI训练提供了坚实基础。其精准物理仿真、多样化任务场景及人机协作机制，大幅提升AI学习效率与实用性。尽管面临计算成本与泛化能力挑战，未来有望结合前沿技术，在更多领域推动智能化变革，成为AI发展史上的里程碑。
《探秘PyBullet仿真：让复杂机械臂抓取任务触手可及》
机械臂仿真技术在设计与优化中至关重要，PyBullet作为强大的开源物理仿真库，为复杂机械臂抓取任务提供了高效解决方案。通过构建虚拟环境、加载机械臂模型、实现运动控制及感知决策，PyBullet助力模拟真实场景中的抓取任务。从逆运动学计算到PID控制，再到传感器集成，每一步都让仿真更贴近实际需求。最终通过优化与验证，确保仿真结果的可靠性，推动机械臂技术的发展与应用。
c++模板初阶----函数模板与类模板
class 类模板名private://类内成员声明class Apublic:A(T val):a(val){}private:T a;return 0;运行结果：注意：类模板中的成员函数若是放在类外定义时，需要加模板参数列表。return 0;