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张正友认为，两条路线都可能成立。

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它让机器人不只是识别画面中的物体，而是能够「想明白」物体、空间与任务之间的关系，并做出合理判断。

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它在美、日、韩、德都设有团队，能适配市面上几十个品牌、上千个型号的机器人，欧美日韩主流市场市占率领先。

过去二十多年，你把数据、隐私和流量让渡出去，换回免费的互联网内容和服务。

数据显示，ABot-M0.5在RoboCasa-365复杂任务测试中大幅领先前代SOTA达20.4%。

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在佟博士的框架中，企业认知至少包括以下几个组成部分： 企业如何定义世界的 Ontology； 企业专家如何完成工作的 Skills； 企业如何理解具体场景的情节记忆； 企业如何分解任务并形成行动计划； 企业如何定义期望结果； 企业如何衡量实际结果； 企业如何从两者的差异中学习； 企业如何把学习结果重新写入知识、技能和流程。

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这4年，你跟它聊过多少句话、传过多少张图、开过多少个项目，大概连自己也数不清。

推文一夜爆火，作者紧急删推并解释： 我删除了那条推文，因为它在意想不到的方向上传播得太广了。

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可这里有个问题：它的边界，你很难完全掌控。

很多人幻想，给机器人看几个示例视频，它就能像ChatGPT写文章一样照猫画虎。

用Python工具链，每个平台编译要8分钟，整个构建矩阵每次发布得等上半小时。

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可解释性的未来 解释模型vs解释影响 本文以J-Space为引，经由康德十二范畴的哲学奠基，最终落脚于大语言模型与本体工程的融合实践，完成了一条从神经科学到知识论、再到工程实现的思想线索。

两件事拼到一起 AI开始「造软件」 Artifacts负责生成界面，MCP负责连上数据。

10、WPS，被骂上热搜……

以 Qwen 系列为例，从 4B 到 32B，原子更换、移除、移动等任务的成功率明显提高，说明规模增长仍然有价值。

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我们必须抓住AGI到来之前这扇珍贵的窗口，把这项技术塑造成造福全人类的力量。

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这个数字并非空想。

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对抗防御：鲁棒性强 研究人员评估了两类针对AR后门的防御策略： ① 干净数据继续微调（Clean Fine-tuning），一种常见的后门消除手段。三杆破百难挽狂澜 常冰玉深圳资格赛决胜局憾负仍未来可期这是继 Figure 之后，全球唯二，中国首个，能全自主完成长程移动操作家庭任务的全尺寸人形机器人。

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所以即使没有开源模型，机器人公司也必须自研，这是不可避免的。

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智能大于形态 机器人不会只有一种身体 全行业都在问：具身智能的终极形态是什么？很多人回答「人形机器人」。

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在研究者看来，学术评审绝非简单对错判断，还需要综合衡量工作创新价值、领域发展意义、研究长远潜力等高阶学术认知，这类深度领域判断依托研究者长期积累的行业经验，很难完全交由模型独立完成。

juice到底是什么？从目前能看到的公开信息判断，它更接近系统内部的一个推理资源配置标记，粗略地说，就是系统允许模型在一项任务里投多少推理资源。

未来的世界，将布满海量的「边缘计算」终端。

7、2-0！世界第1又赢了，梅西创造历史，包揽2场比赛5粒进球

而WAM-TTT对数据的要求低到了极致：纯视频输入，不用任何标签！ 它将人类视频视为「无动作」（Action-free）的数据。

和货币一样，锁进保险柜的钱只是纸，流通起来才是财富——数据只有交换，才有价值。

8、显卡涨价登微博热搜！玩家这下焦虑坏了

在DM0.5技术博客中，有这么一句话：团队希望有一天，真实世界本身成为机器人最好的老师。

发现问题后，编程智能体会直接完成修复，下一轮扫描闭环复验，不留安全债务。

安全团队要的漏洞清单，每一条都能直接跳到出问题的那行代码。

说白了，就是用户涨得太猛，工程团队正连轴转着堵窟窿。