终于有人解决机器人洗手洗澡问题了
终于有人解决机器人洗手洗澡问题了杭州六小龙之一的云深处，率先把人形机器人户外作业能力拉满了。杭州六小龙之一的云深处，率先把人形机器人户外作业能力拉满了。甚至直接大水漫灌也没再怕的。
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8402 点击 2025-10-11 11:32
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杭州六小龙之一的云深处，率先把人形机器人户外作业能力拉满了。杭州六小龙之一的云深处，率先把人形机器人户外作业能力拉满了。甚至直接大水漫灌也没再怕的。
夸克 AI 眼镜看起来就是一副普通眼镜，平平无奇，那它在汇聚了阿里AI 和应用生态后，到底能带来什么新的体验？APPSO 带你看看👇第一印象：它首先是一副好戴的眼镜前段时间在我们体验 Meta Ray-Ban Display 的视频里，引起用户互动最高的一个细节大大出乎了我们的意料：数主播扶了多少次眼镜。
为了打破这一僵局，来自佐治亚理工学院、明尼苏达大学和哈佛大学的研究团队将目光从单纯的「成功」转向了「成功且高效」。他们推出了名为 ReCA 的集成加速框架，针对多机协作具身系统，通过软硬件协同设计跨层次优化，旨在保证不影响任务成功率的前提下，提升实时性能和系统效率，为具身智能落地奠定基础。
Mila 和微软研究院等多家机构的一个联合研究团队却另辟蹊径，提出了一个不同的问题：如果环境从一开始就不会造成计算量的二次级增长呢？他们提出了一种新的范式，其中策略会在基于一个固定大小的状态上进行推理。他们将这样的策略命名为马尔可夫式思考机（Markovian Thinker)。
调模型不如“管上下文”。这篇文章基于 ACE（Agentic Context Engineering），把系统提示、运行记忆和证据做成可演化的 playbook，用“生成—反思—策展”三角色加差分更新，规避简化偏置与上下文塌缩。在 AppWorld 与金融基准上，ACE 相较强基线平均提升约 +10.6% 与 +8.6%，适配时延降至约 1/6（-86.9%），且在无标注监督场景依然有效。
本研究由新加坡国立大学 ShowLab 团队主导完成。 共一作者 Yanzhe Chen 陈彦哲（博士生）与 Kevin Qinghong Lin 林庆泓（博士生）均来自 ShowLab@NUS，分别聚焦于多模态理解以及智能体（Agent）研究。 项目负责人为新加坡国立大学校长青年助理教授 Mike Zheng Shou 寿政。
“事实证明，不焦虑的人做不好 AI 应用。” 文丨程曼祺 “明年可能是 to C 应用的元年。”9 月 28 日，Lovart 创始人陈冕告诉我们。 第二天，“元年” 被加速——OpenAI 发布 S
为了争夺有限的GPU，OpenAI内部一度打得不可开交。2024年总算力投入70亿美元，但算力需求依旧是无底洞。恰恰，微软发布了全球首台GB300超算，专供OpenAI让万亿LLM数天训完。
1.3千万亿，一个令人咂舌的数字。这就是谷歌每月处理的Tokens用量。据谷歌“宣传委员”Logan Kilpatrick透露，这一数据来自谷歌对旗下各平台的内部统计。那么在中文世界里，1.3千万亿Tokens约2.17千万亿汉字。换算成对话量，一本《红楼梦》的字数在70-80万左右，相当于一个月内所有人和谷歌AI聊了近30亿本《红楼梦》的内容。
“我明明有这么多想法，为什么就是动不起来？”直到那晚，我听到技术博主余一聊起 “AIasMe” 这个概念，那天我像往常样刷播客，听到了一期访谈节目，她在节目里聊到一个想法：“如果我能创造一个虚拟的自己，一个用AI驱动的自我分身，它能不能陪我一起整理内心的混乱、沉淀思绪？”。。那一瞬间，我几乎是立刻按下了暂停键。