Datawhale作者：田杨军，Datawhale优秀学习者摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习如何进行模型融合？常见的模型融合的方法有哪些？针对不同的问题类型，应该选择哪种方法呢...

Datawhale招聘推荐人：安晟，Datawhale贡献者小红书智能创作团队招聘多模态大模型算法工程师（社招&实习）团队介绍小红书智能创作团队以AI及多媒体技术为核心，主要负责小红书发布侧的产品研发，并向公司内部各业务线（推荐、发布、增长、生态、直播、电商、商业化广告）提供业界领先的内容创作、内容理解、互动体验等技术能力及解决方案。团队技术方向涵盖多模态AIGC 、多模态大语言模型、..

Datawhale活动线下：Sora技术主题，出品：机器之心说起 Sora，相信大家都不陌生。近一个多月内，关于 Sora 的讨论延伸到了各个角落，这个一直没有对外开放的视频生成模型，不仅让人惊艳，更让人焦虑。作为持续关注 AI 技术前沿的团队，机器之心特别策划了「视频生成技术与应用 — Sora 时代」的技术论坛。本次活动聚焦 Sora 发布后的技术创新、思考与应用实践，希望能帮助大家构建一..

同时，知识问答默认选择“文档聚合排序”，查看召回详情时，无法手动按照“召回分数”进行排序，希望后续能够优化这一问题。整个测试完，方舟知识库展现了强大的复杂文档处理能力与技术优势，还有图片 OCR、表格解析这些隐藏技能，十分强悍。在遇到专业问题时，它会先翻自己的“小抄本”（知识库），回答更靠谱。方舟知识库是一款基于大模型技术的智能知识库服务，旨在帮助用户快速构建和部署知识库，实现文档内容的智能问答。

在传统的机器人研究中，不同实验室使用各异的硬件平台，难以统一且部署复杂，极大限制了评测的灵活性和规模性，导致算法性能对比缺乏公平性。它不仅考察了算法的最终执行结果，还深入挖掘了任务执行中的各个环节，真正系统地揭示了每个算法在不同方面的优缺点，为后续算法优化提供了更加针对性的反馈。这样一来，算法评估的精度和可复现性得到了大大提升。通过RoboChallenge的评测，我们可以清楚地看到，Pi05在精

Datawhale干货作者：郑程睿，算法工程师‍最近，具身智能的概念很火。那什么是具身智能呢？它又有什么用？一文带你了解。今天是下篇，聚焦人机交互、未来发展。上篇见《一篇具身智能的最新全面综述！（上）》本文部分参考中国信息通信研究院和北京人形机器人创新有限公司的《具身智能发展报告》具身智能的人机交互在机器主动感知与认知的具身交互中，具身智能系统借鉴大脑记忆、自主学习与预测机制，结合感知器件的物..

而且音频直接跟上，不仅对白和口型对齐，连环境音、动作声效都随场景变化，给人一种「拿来即用」的感觉，省去后期剪辑音频的繁琐。Sora 2这一波，是真正把视频生成从「像不像」推向「合不合理」，物理逻辑、镜头控制、音画同步、可玩性和安全性全线升级；直到Sora 2推出，第一次让人觉得，AI终于开始尊重物理和常识，生成世界不再是「随便编编」，而是真能照进现实。这是首次，让所有人看到视频生成真的可用了。So

老师好，我是一名大二本科生正在做vla的科研，目前的任务是把pi0真机部署下，我有以下几个疑问1.目前是学完了深度学习的基础，和Transformer的理论与代码，但老实说看pi0的代码还是很吃力，有没有必要再深入的去看看多模态的相关工作（这方面有无推荐）2.组内（算是一个大的实验室）其实主要是做多模态的，其实我是第一批做具身的方向（导师也是青椒，但是很强）由于没有硕博前辈指导很迷茫，不知道以后科

12月30日举行结营仪式，通过路演展示评选优秀团队、并总结阶段成果。本次活动以“体验＋实操＋部署”为主线，将具身智能与机器人开发实践带入校园，有助于打通学生从“理解算法”到“动手做系统”的关键一环，提升面向真实任务的工程落地能力，同时也促进高校训练平台与开放社区资源的深度联动，推动具身智能相关人才培养与学科实践体系建设，为学校在智能机器人创新实践、科研训练与竞赛储备等方面夯实基础。者社区，联合合作

目前Kaggle上与大模型相关的比赛越来越多，但很多赛题定义不佳，或者是暂时悬而未决的类型，这类题目可以在短时间内轻松实现金牌方案。我们仅使用简单的RNN与CNN思路就取得了第一名，说明模型的创新并不是唯一的途径，充分分析数据和建模也可以达到最好的效果。当然，模型创新带来的提升也不可忽视，我个人就拥有许多从未见过任何人使用过的创新方法，其中有些方法在博客中有所提及，属于静待有缘人了。最终的模型融合