打造下一代自主智能系统
从真实开放的物理世界中自主学习的通用智能
打造下一代自主智能系统
从真实开放的物理世界中自主学习的通用智能
核心技术


自主研发高效可扩展的白盒深度神经网络CRATE
由优化学习目标的算法推导而来,数学上完全可解释!(White-Box,NeurIPS2023)

闭环自编码、自主学习网络系统



迈向通用智能的神经系统架构(Cortex)
构建并行、分布、多层的变换自编码系统。以此为基础,构建以视觉为中心的多模态系统,实现有智能认知能力的大脑皮层。

双目视觉记忆学习系统(Visual Cortex)
通过双目视觉输入,实现对真实4D世界的正确几何重建和语义识别,打造类人的视觉记忆系统,实现以视觉为中心的多模态对齐。以此为基础,实现几何和语义正确的3D和4D生成和预测。



基于记忆的运动控制记忆模型:自主概念发现以支持具身大脑训练,并实现面向任务的闭环交互协同进化学习
轻量数据采集,大部分数据可自动生成,无需手动遥操,数据搜集速度更快;
自动化提取具有语义含义的物理操作的符号化表征,降低人工标注依赖;
模型适配各类环境,具有各个层级、场景、任务的高度通用性。