《深度揭秘！Java 如何用Q-learning算法让机器人秒变路径规划大师》
路径规划是机器人领域的重要难题，而Q-learning算法结合Java语言为解决这一问题提供了有效方案。Q-learning通过不断试错更新状态-动作价值表（Q表），使机器人学会选择最优路径。Java凭借跨平台性、丰富的类库及面向对象特性，成为实现该算法的理想工具。文章以物流机器人为例，详细介绍了如何用Java建模环境、初始化Q表、选择动作、更新Q值并优化训练过程。最终，机器人在复杂场景中高效完成任务，显著提升实际应用价值。
无代码革命：10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
随着数字化转型加速，企业对高效智能交互解决方案的需求日益增长。阿里云AppFlow推出的AI助手产品，借助创新网页集成技术，助力企业打造专业数据库查询助手。本文详细介绍通过三步流程将AI助手转化为数据库交互工具的核心优势与操作指南，包括全场景适配、智能渲染引擎及零代码配置等三大技术突破。同时提供Web集成与企业微信集成方案，帮助企业实现便捷部署与安全管理，提升内外部用户体验。
基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论
本文探讨了基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论，旨在解决传统数据采集高成本、低效率的问题。生成式物理引擎结合物理建模与生成模型（如GAN、Diffusion），可模拟现实世界的力学规律，生成高质量、多样化的虚拟数据。文章介绍了其关键技术，包括神经网络物理建模、扩散模型场景生成及强化学习应用，并分析了其在机器人学习、数据增强和通用智能体训练中的实践价值。未来，随着可微物理引擎、跨模态生成等技术发展，生成式物理引擎将助力AI从静态监督学习迈向动态交互式世界建模，推动通用人工智能的实现。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
ParScale是一种新的模型扩展路线，通过并行计算增强模型能力，无需增加参数量。它引入多个并行流处理输入，动态聚合输出，显著提升性能，尤其在数学和编程任务中表现突出。相比传统方法，ParScale仅增加1/22的内存和1/6的延迟，适合边缘设备。研究还提出两阶段训练策略，降低训练成本。未来将探索更多模型架构和大数据场景下的应用潜力。
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。