「第二代AI预训练范式」共找到 11206 篇相关文章
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
重磅！iPhone 端侧可部署 Gemma 4 了！完全零token消耗！
PhoneClaw 是运行在 iPhone 的本地 AI Agent，可离线运行 Google Gemma 4。它支持多模态，有隐私保障和灵活模型管理。文中介绍使用方法、自定义 Skill 方式、常见问题，还提及后续扩展计划。
具身Scaling Law押对了！独角兽新品1小时学会新任务，重复1800次成功率99%
具身智能独角兽Generalist推出新模型Gen - 1，它在精细任务上表现出色，成功率大幅提升、效率加快，验证了机器人领域的Scaling Law。研发团队重写数据处理架构，采用新技术提升性能。
第一视角效率超过真机，深度机智发布全球首个以人类学习范式构建的具身基座模型
2026年具身智能行业火热，但技术路线不明。深度机智创始人陈凯在中关村论坛发布具身智能基座模型PhysBrain 1.0，用千余小时人类第一视角数据超越真机数万小时数据成果，开启具身领域‘物理常识’革命。
在线等：如何优雅地分走鹅厂这600+万？
AI时代风口转变，Meta、字节跳动、腾讯等头部玩家扎进推荐系统统一建模方向。2026腾讯广告算法大赛与KDD联动，赛题聚焦‘大一统’，设高额奖金和创新奖，吸引全球顶尖人才参赛。
把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里：它替我省了 BI 和程序员的钱
作者测试 MiniMax M2.7，用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力，让其开发管理系统验证工程能力，还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色，但处理复杂事件仍待优化。
3月26日，在“硬件硅谷”深圳，这场具身智能技术沙龙邀您解锁行业实战法则
2026 年具身智能成热议焦点，但面临模型不成熟等痛点。机器之心联合相关部门 3 月 26 日在深圳龙岗办技术沙龙，有前沿论剑、成果展示、供需对接三大亮点，邀各界共筑具身智能生态。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学：面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模，融合图神经网络与注意力机制，从表面压力信号学时空关联，实现气动力准确预测，为AI在复杂气动建模提供新思路。
诺奖获得者Hassabis警告：AlphaGo已觉醒，AGI正接管科研
十年前，AlphaGo击败李世石，让世人看到AI潜力。此后，DeepMind不断推进，其技术从棋盘拓展到科研，如AlphaFold解决蛋白质折叠难题，AlphaProof在数学推理获佳绩，这些成果显示AGI正接管科研。
Claude 新增交互式图表和示意图，免费能用
Claude 新增交互式图表和示意图功能，付费与免费用户均可在聊天中直接生成。通过虚构建筑系学生 Andrea 的使用场景展示，如职业探索卡片、结构力学荷载图等，将工具嵌入成长故事线。