前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202533)

關鍵字：；；；；；；；

瀏覽次數：392｜歡迎推文：

科技產業資訊室(iKnow) - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2025年9月26日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202533)

多模態暨推理大語言模型擴大靈巧機器人任務的訓練資料量
麻省理工學院的研究團隊開發了GenSim2框架，該系統結合多模態暨推理大語言模型，能夠從少量的真實任務視訊生成大量模擬視訊，以供機器人學習更複雜的長期任務。透過GPT-4V和推理大語言模型協作，系統能夠從文本和圖像中生成動作序列，並透過模擬來生成新的訓練資料。本技術大幅縮短了人類設計機器人任務所需的時間，並增加了機器人對於長期任務的成功率，相關研究已發表於《arXiv》。
參考來源:Multimodal and reasoning LLMs supersize training data for dexterous robotic tasks    . TechXplore. 2024/10/22

軟機器人短褲可以幫助老年人和行動不便的人行走
海德堡大學（現已移至慕尼黑工業大學）的研究團隊開發了一種名為WalkON的軟體機械短褲，能幫助老年人和行動受限者提升步行效率。這款輕便的機械短褲可以支撐使用者在步行時髖關節的活動，減少他們所需的能量負擔。初步測試顯示，WalkON可顯著降低行走所需的能量，無論是在平地還是上坡行走中，使用者都感覺輕鬆自如。這項技術可望應用於日常活動，例如散步或購物，提升老年人的活動能力和生活質量。
參考來源:Soft robotic shorts could assist older adults and people with limited mobility while walking. TechXplore. 2024/10/24

更快、更好的訓練通用機器人的方法：新技術匯集多樣化資料
麻省理工學院的研究人員為提升機器人學習多項任務的效率，開發出一種新技術「異質預訓練轉換器」（HPT），將多種來源的資料轉化成通用格式，並進行預訓練，讓機器人可以快速學習新任務，且不需從零開始。HPT結合了模擬資料、影像和感測器訊號等資料，以「轉換器模型」為核心來處理，這與大型語言模型如GPT-4的預訓練方式類似。在實驗中，HPT顯著提升了機器人在模擬及實驗任務中的表現，且較傳統訓練方式高出20%，相關研究已發表於《arXiv》。
參考來源:A faster, better way to train general-purpose robots: New technique pools diverse data.       TechXplore. 2024/10/28

是 AI 嗎？審稿員難以分辨大語言模型與人類寫作的差別
隨著大語言模型（LLMs）如ChatGPT等的進步，編輯和審稿員在辨識AI生成內容上面臨越來越多的挑戰。為探討此議題，耶魯大學的研究團隊在《Stroke》期刊中揭露了其主導的一場論文比賽，邀請編輯及審稿員盲測判斷由AI及人類撰寫文章。結果顯示，評審僅有50%的準確率辨別AI內容，並且一旦認為是AI寫作，評分會顯著降低，即不會選為最佳文章。此研究顯示了當前對AI創作的偏見及其潛在影響，並強調未來需制定AI使用政策，以增進科學寫作的可信度和公平性。（850字；圖1）
參考來源:Is it AI? Peer reviewers struggle to distinguish LLMs from human writing. TechXplore. 2024/10/31

相關文章：
1. 前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202532)
2. 2025年最大筆人形機器人融資10億美元，帶動整體機器人新創公司的熱潮
3. 輝達向Wayve投資5億美元期望AI協助自動駕駛技術顛覆未來運輸
4. 亞馬遜子公司Zoox正式營運機器人計程車市場，與谷歌和特斯拉爭搶未來商機
5.  柏林IFA 2025展覽趨勢「AI無所不在」，並隱含著歐洲價值的AI體驗
6. 前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202531)

歡迎來粉絲團按讚！

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------