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先说说什么是小孩 AI？说实话，我之前还真没怎么关注过。大致指的是：五年级搞智能驾驶，11 岁复刻 Minecraft，15 岁做 AI 创业公司雇了一个 38 岁员工，小学生 AI 编程速成营，AI 启蒙、AI 启智、AI 启辰，「不学编程的小孩会被 AI 时代淘汰」。
T (R,O) Grasp 是一种基于物体 — 机器手空间关系建模的图扩散架构，具备跨智能体的统一表征能力。在 NVIDIA 40GB A100 GPU 上，该方法可实现 5 FPS 的推理速度和 50 grasp/s 的吞吐量，并在多种智能体上取得 94.83% 的平均抓取成功率，刷新了跨智能体灵巧抓取的 SOTA，具备与动态场景实时交互的能力。
Google 最新发布的 Gemma-4-31B 基础模型出现了越狱版本，安全限制被完全移除。这个名为"Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK"的模型已经公开发布在 Hugging Face 上，任何人都可以下载使用。
AI会用工具了，问题才真正开始…
在具身智能领域，机器人操作的泛化能力一直是一个核心挑战。当前，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型主要分为两大范式：端到端模型与分层模型。端到端 VLA 模型（如 RT-2 [1], OpenVLA [2]）严重依赖海量的 “指令 - 视觉 - 动作” 成对数据，获取成本极高，导致其在面对新任务或新场景时零样本泛化能力受限。
近年来，随着 Sora、Seedance 等文本到视频（T2V）扩散模型的飞速发展，AI 视频生成在视觉保真度与动态表现上已取得突破性进展。特别是近期备受瞩目的 Seedance 2.0，展现出了极其强大的多镜头叙事与复杂分镜控制能力。
用OpenClaw挂机，抓取网页时频频翻车的烦人bug终于有解了。一个名为Scrapling的数据采集神器，几乎一夜之间就成了OpenClaw的“最强外挂”。这玩意儿不仅能穿透各种防爬虫的网页护盾，还能把网上杂乱的网页源码生扒下来，直接清洗成干净的结构化数据。
本篇文章被 ICRA 2026 接收并获得 IROS 2025 双料 Workshop 最佳论文，第一作者张子哲(site: zizhe.io)是宾夕法尼亚大学机器人学硕士生，同时在 GRASP 实验室担任科研助理，导师为 Nadia Figueroa 教授，研究兴趣涵盖机器学习，安全控制以及人机交互。
最近《新京报》曝光的“国内首起 AI 服务提供者涉黄获刑案件”，为明显降温的国内 AI 社交市场又蒙上了一层阴霾。但隔壁的韩国市场似乎呈现了一种全然不同的面貌。
Claude登陆火星！这是AI首次在外星上实现了「自动驾驶」。就在刚刚，NASA官方确认：人类历史上首次由AI全权规划的外星行驶任务，圆满完成！此次任务的具体地点在火星上的杰泽罗陨石坑（Jezero Crater）。