高德发布具身推理模型 ABot-ER 并开源 2B 至 35B-A3B 五种规模
高德视觉技术中心推出统一具身推理模型 ABot-ER，以智能体驱动的数据—模型自进化引擎将模型错误转化为下一轮数据需求，并用任务条件化训练协调多任务学习。单个 9B 权重在十二项具身推理基准上取得综合 SOTA，其中 RoboVQA 达 71.79、Cosmos 达 68.96、VABench-P 达 63.33。
推荐理由：高德开源五种规模的具身推理模型与训练数据，读者可了解其数据与模型自进化的训练方法。
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高德技术精选AI 评分7272
高德技术精选AI 评分7373 高德 ABot-Recon 通过局部相对位姿估计实现万帧级流式三维重建
高德发布流式三维重建模型 ABot-Recon，使用固定 12 帧局部上下文，从连续 RGB 视频在线估计相邻相对位姿与稠密局部几何，并组合生成全局轨迹和场景。
推荐理由：将长序列任务拆成固定窗口内的局部预测与在线组合，为控制模型状态开销提供了可迁移思路，同时明确了累计漂移的边界。
已经到底了