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“为了一个功能,需要再造一个Google!”Jeff Dean最新对话:TPU的诞生,与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上,Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景,到自研硬件血泪史,再到软硬件协同设计,还探讨了AI未来瓶颈,如能源、硬件等,以及代码编写现状。
刚刚,Dexbotic开源!VLA性能+46%,机器人叠盘子100%成功,统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台,可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略,还推出开源硬件DOS - W1,覆盖训练需求,架构有创新。
中国具身智能融资新纪录诞生!它石智航Pre-A轮融资4.55亿美金,高瓴红杉美团联合领投
4月16日,具身智能公司它石智航宣布完成4.55亿美元Pre - A轮融资,刷新行业纪录。它以物理世界AI和通用机器人技术为核心,针对数据、模型、硬件问题给出解法,还攻克工业难题创吉尼斯纪录。
美国具身也没成熟!PI:中国公司何必总当“中国版XX”|RSS 2026
量子位参加RSS 2026后,发现国内外具身智能关注点有时差。会上听到不少与国内不同的判断,如北美具身智能公司未成熟,中国硬件领先。还探讨了世界模型与VLA、数据、全身智能及产业出海等问题。
从数据到决策:AI 驱动的 Quick BI 架构设计与实践
阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧,介绍阿里云 Quick BI 从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的进化,解析领域大模型与 BI 引擎协同设计等技术权衡,为行业提供可复用技术范式。
WRC 2026 深度复盘:具身智能的「卡脖子」难题,终于有解了
本文复盘WRC 2026,指出具身智能面临数据焦虑,数采方与模型方割裂,数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案,从模型需求反向定义数采硬件,形成数据闭环,还具备底层技术支撑。
模型大一统?1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」!
约翰斯・霍普金斯大学研究发现,1100多个不同神经网络,即便训练条件不同,最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证,虽成因待探索,但意义深远。
谷歌神秘模型Kingfall泄漏!
近日,谷歌AI模型Kingfall在AI Studio平台短暂开放后意外曝光。它具备多模态处理能力,上下文窗口6.5万个token,有两种模式。生成SVG矢量图能力超Claude 4,身份猜测不断。
GPT-4V仅达Level-2?全球首个多模态通才段位排行榜发布,General-Level打造多模态通用AI评测新范式
General-Level团队提出全新评测框架General-Level和数据集General-Bench,构建超大规模评测基准和多模态通才模型排行榜。其用五级段位体系衡量模型通才能力,General-Bench覆盖多模态任务,排行榜分多层次榜单,目前各模型段位差异大,Level-5空缺。
AI 真能看懂物理世界吗?FysicsWorld:填补全模态交互与物理感知评测的空白
多模态大语言模型正经历范式转变,目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准,可评测模型多能力,还提出 CMCS 策略,为全模态智能发展提供指引。