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万帧照片级仿真，打通视觉机器人学习的感知与物理鸿沟：国产仿真器GS-Playground入选RSS 2026

清华大学等联合提出高通量视觉高保真仿真器GS - Playground，被RSS 2026录用。它解决现有仿真器渲染开销高、资产制作依赖人工、Sim2Real迁移鸿沟大等问题，是全栈重新设计的仿真基础设施。

Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5，让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研，从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案，曾获1.05亿美元种子轮。

AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。

近日，寻明生科宣布完成3500万美元A+轮融资，由红杉中国领投。资金将用于建设创新功能抗体设计平台AuraIDE™，打通智能体关键环节，加速创新药管线临床转化，其已实现千万美元商业收入。

文章借Snowflake分享，探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化，指出数据叙事成稀缺技能，还给出普通职场人90天AI逆袭路线图，强调人类在决策判断上的不可替代性。

4月23日投海Tech Show将在海淀启幕，拒绝形式主义，以真实内容和沉浸式体验展示前沿科技。众多创业者携项目而来，涵盖AI、硬科技等领域，现场还有互动环节，选出最“夯”项目。

2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同，前者重资产高精度，后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣，难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构，通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。

ClaudeCode等智能体兴起，开发者面临tokens不够用、主流模型降智问题。网络给出多模型策略缓解，网友将2026年主流模型分四档，还介绍了实际路由策略、部署建议，指出单模型依赖危险。

浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出SKILL0，提出技能内化思路。它在训练中引入关键机制，让小模型把技能内化到参数里。实验显示，其效果出色，token效率高，为小模型成领域专家提供新方向。

GitHub 引入由 AI 驱动的工作流，将无障碍反馈转化为工程工作。系统基于 GitHub Actions、Copilot 和 Models APIs 构建，集中管理报告、分析合规性、协调问题解决。采用后问题解决比例提升，时间下降。