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人形机器人开始打国球了！两台机器人完整打完11分制比赛
第二届世界人形机器人运动会8月22 - 26日将在「冰丝带」举行，港大超维战队的两台人形机器人按11分制自主打完一局。其采用自主研发的SMASH 2.0系统，团队还探讨技术难点、系统升级等问题。
DASF:可落地，易执行的AI安全框架
随着AI广泛应用，安全担忧增加，需系统方法论梳理和消减风险。此前Google的SAIF框架原理完整但操作性差，此次介绍Databricks的DASF框架，具体易落地，介绍通用数据中心AI系统四阶段、12组件及62个安全风险与消减方法。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
特斯拉开源硬件，中国公司回应来了：直接把机器人大脑开源了
特斯拉开源硬件专利后，智平方于4月22日发布AlphaBrain Platform开源社区，拿出含具身前沿技术等的“顶配全家桶”。介绍了世界模型、RL Token等5大技术亮点，还说明其用途及智平方过往开源成果与公司实力。
具身智能的无本体数据，终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中，机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成，能让无本体数据获接近真机数据的训练效果，重新定义数据采集逻辑。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
国内首个！加入六维力的全感知数采，让VLA模型进化出力触觉
具身智能发展受数据采集制约，开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统，打通全链路闭环。该系统具平台化特征，让具身智能范式转变，还获融资并升级战略，在工业场景表现出色。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
刚刚，微软CEO 宣布：AI 医生诊断准确率已达85.5%，是人类医生的4倍
微软CEO宣布其AI诊断系统MAI - DxO在304个病例测试中诊断准确率达85.5%，是人类医生的4倍。该系统模拟虚拟医生团队，既准又省，但也引发诸多质疑，微软认为AI是医生补充，未来是人机协作时代。