让机器人学会番茄炒蛋爆红网络的 Genesis AI,开源了自己的机器人「训练场」
让机器人学会番茄炒蛋爆红网络的 Genesis AI,开源了自己的机器人「训练场」真实世界需要 200 多个小时的模型评测任务,可以在仿真中不到 0.5 小时内完成。
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真实世界需要 200 多个小时的模型评测任务,可以在仿真中不到 0.5 小时内完成。
光正在进入AI算力系统,但这次不只是拿来传数据,而是直接参与计算。
2026 年初,国内具身智能赛道掀起了一波开源潮,越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作(VLA)模型、数据集与训练框架。与此同时,行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上,尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
7×24,AI也吃不消。
「借助 CodeAgent,我终于可以重新捡起很多过去因为精力不足而搁置的事情了,写博客就是其中之一。这篇博客大概 1% 是我写的,99% 是 Agent 写的 😂」。
有一个我们很少说出口的预设:AI 带来的恐慌是从下往上递减的。越底层越慌,越顶层越从容。应届生最危险,大厂高管有把握,基础模型公司的人?他们是在写未来,不是在应对它。
刚刚,Claude Code迎来史上最大规模底层升级!Anthropic直击开发者最痛的6大顽疾:终端闪烁、思考假死、玄学报错、上下文死锁、连接不稳、会话崩溃。一夜之间,AI编程工具从「聪明外挂」进化为「可靠伙伴」。
Epoch AI刚刚发布的《梯度更新》报告,做了一件简单粗暴的事:把全球所有Blackwell芯片能处理的Token数量算出来,再和实际需求一比。结论只有一个字——不够。
今天,又有新的问题出现了,这一次是谷歌搜索。有用户发现,近日升级了 AI 能力的谷歌搜索在面对「google 里面有几个 P」这样的简单问题时竟然失败了!这件事引发广泛关注和测试热潮。我们也简单试了下,就算用汉语提问,谷歌搜索同样错误,而且还自行加戏,导致错上加错 —— 说 Pixel 里面有两个 P
收到面壁智能的内测邀请,我翻了翻产品逻辑,发现它想解决的问题和我当时的处境一模一样。AI 能不能不只是回消息,而是做项目。AI 能不能记住规则,能在你睡觉的时候继续干活,能自己发现你漏了什么。