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Cool open-source release. Physical AI is the next frontier, so things are shifting from thinking to...

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Cool open-source release. Physical AI is the next frontier, so things are shifting from thinking to...

TL;DR · AI 摘要

LingBot-Depth 2.0在深度估计领域取得显著进展，误差降低50%，并在多个基准测试中表现优异。

核心要点

  • LingBot-Depth 2.0训练规模达150M，深度误差减少50%
  • 在12/16个基准测试中性能位居前列
  • 解决了镜面反射和透明物体的深度估计难题

结构提纲

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  1. §引言

    介绍Physical AI作为新前沿，强调从思考到行动的转变。

  2. ·LingBot-Vision模型

    展示LingBot-Vision作为视觉基础模型的长期连续操作能力。

  3. ›LingBot-Depth 2.0改进

    通过150M规模训练实现深度误差降低50%。

  4. ·技术突破

    解决镜面反射和透明物体的深度估计难题。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • LingBot-Depth 2.0发布
    • 技术改进
      • 150M训练规模
      • 深度误差降低50%
    • 应用场景
      • 镜面反射处理
      • 透明物体检测

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#AI#计算机视觉#开源项目#深度学习
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elvis on X: "精彩的开源发布。物理AI是下一个前沿领域，因此重点正从思考转向行动。LingBot-Vision看起来是一个强大的视觉基础模型，在长时连续操作中表现出一致的深度进展。" / X

elvis

@omarsar0

精彩的开源发布。物理AI是下一个前沿领域，因此重点正从思考转向行动。LingBot-Vision看起来是一个强大的视觉基础模型，在长时连续操作中表现出一致的深度进展。

Robbyant

@robbyant_brain

20h

🪞 玻璃、镜子、透明物体——每个深度相机的噩梦。我们刚刚解决了这个问题！隆重推出LingBot-Depth 2.0：1.5亿规模训练，深度误差减少一半，在12/16个基准测试中表现最佳。由LingBot-Vision提供支持——这是Depth背后的核心视觉基础模型

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2026年7月6日 晚上10:11

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