搜索
近日，千寻智能高阳团队的研究成果 《Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies》 被机器人顶会 RSS 2026 接收！这项工作从训练机制出发，让机器人动作天然具有连续性，实现了 "连音" 般的流畅执行，在五个真实世界操作任务上超越了现有方法，为具身智能领域的动作生成研究提供了新的思路。
GPT-5.5 把进攻性网络安全最难的 7 个基准全部打穿，92.4% 正确率，评估体系直接失灵。AI 黑客能力每 6 个月翻一倍，而衡量它有多危险的尺子，已经先被干碎了。
随着全球遥感卫星持续运行，地球观测数据正在快速增长。多源、多时相、多光谱遥感影像为国土监测、生态评估、灾害预警、气候变化研究等任务提供了重要数据基础，但也带来了显著的存储、传输和计算压力。
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
「借助 CodeAgent，我终于可以重新捡起很多过去因为精力不足而搁置的事情了，写博客就是其中之一。这篇博客大概 1% 是我写的，99% 是 Agent 写的 😂」。
当对话型 AI 服务于数十亿用户时，我们能否看见用户没说出口的那一层？JHU、MIT 和 Google Research 给出了新的解法。
前段时间开源了 guizang-ppt-skill，之后我自己用它做内容的时候发现一件事。
在具身智能快速发展的今天，机器人已经不再满足于「看见」刚体物体，而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门，到服务机器人整理抽屉，再到工业场景中的工具操作，大量真实世界目标都属于关节物体（Articulated Objects）。
图片来源：Baseten AI 初创公司 Baseten 近期正与投资者洽谈，计划以 110 亿美元估值（含融资额）募集 10 亿美元资金，据知情人士透露。这将使该公司估值较三个月前公布的上一轮 50
DeepSeek研究员陈德里，在个人博客更新一篇研究综述论文。用的是他自己的技能DeliAutoResearch，DeepSeek-V4-Pro研究和写作，GPT-Image2画图。论文共迭代6次（V1：4 次，V2：1 次，V3：1 次），总耗时6天，进行了约108轮Agent调用，消耗64.8万token，写了2234行LaTeX代码。