Meta Motivo
Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型，专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法，Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制，支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间，显著增强了元宇宙体验的真实感。此外，该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。
强化学习
BlockDance
BlockDance是由复旦大学与字节跳动联合开发的扩散模型加速技术，通过识别结构相似的时空特征（STSS）减少冗余计算，提升推理效率达25%-50%。结合强化学习的BlockDance-Ada模块实现动态资源分配，平衡速度与质量。适用于图像、视频生成及实时应用，支持多种模型，兼顾高效与高质，适用于资源受限环境。
Absolute Zero
Absolute Zero是由清华大学LeapLab团队联合多家机构研发的新型语言模型推理训练方法，采用自我生成任务并自主解决的机制，实现无需人工标注数据的自我进化学习。模型通过与环境交互获取反馈，持续优化推理能力，支持归纳、演绎和溯因等多种推理模式。其核心在于推动模型从依赖人类监督转向环境反馈驱动，具备跨领域泛化能力和零数据训练特性，适用于通用人工智能、代码生成、数学推理等多个应用场景。
