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人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
数据显示，70%的雇主更愿意招一位会AI的新人，而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手。任何毕业生都需要掌握在日常生活中使用AI的能力。现在随着低代码技术的兴起，以及各种让编程变得更简单的工具出现，我们将走到这样一个阶段：每个学生不仅应该学会如何使用AI，还应该学会用AI来创造，比如创造图像、开发应用、编写代码。
在AI时代，AI能力超越人但无法取代人的独特价值：人因宝贵和不可预测需求必须掌控微决策——即个人冒险决定体现风格与价值观，AI辅助下执行计算，微决策提升工作独特性，前景乐观。
如今，Facebook与Instagram已正式上线Reels短视频的音频翻译功能。该功能依托AI技术，可直接将视频中的人物音频翻译成不同语种，不仅支持双人对话翻译，还能实现嘴型对齐，并根据对话双方的原始音色，合成声线高度相似的翻译音轨。
昨晚，神秘且强大的图像生成与编辑模型 nano banana 终于正式显露真身。没有意外，它果然来自谷歌，并且也获得了一个正式但无趣的名字：gemini-2.5-flash-image-preview。
上周三，DeepSeek 开源了新的基础模型，但不是万众期待的 V4，而是 V3.1-Base，而更早时候，DeepSeek-V3.1 就已经上线了其网页、App 端和小程序。
一个月前在德国被50多家投资人拒绝的AI创业公司，搬到硅谷后却能在一周内完成470万美元的融资，而且投资人几乎全部说"yes"。这不是什么励志鸡汤故事，而是Leaping AI创始人Kevin Wu的真实经历。
十亿美元能买一栋别墅，但买不了梦想？ 最近，Meta 内部发生了一些有意思的事情 —— 一边是扎克伯格动辄上亿美金薪资招兵买马，高调组建超级智能团队；另一边是一些老员工宣布开启新的「冒险之旅」，转投其他 AI 公司。
神秘AI模型Nano-Banana火了，冒出一堆假网站，李鬼和李逵傻傻分不清。 最近，AI 社区又冒出一个神秘的图像生成和编辑模型，名叫 Nano-Banana。
百度最新视频生成模型蒸汽机2.0（MuseSteamer 2.0），好像真的有点东西。