1米3宇树G1完美上篮!港科大解锁全球首个真实篮球机器人Demo
1米3宇树G1完美上篮!港科大解锁全球首个真实篮球机器人Demo1米3的机器人小土豆,三步上篮也可以如此丝滑。
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1米3的机器人小土豆,三步上篮也可以如此丝滑。
具身智能要想往大规模应用走,像英特尔这样的头部芯片公司必须突破算力架构。
在推荐系统迈向多模态的今天,如何兼顾数据隐私与个性化图文理解?悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队,提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题,已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
前两天,Google发了一个非常有趣的论文: 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
刚刚,Claude Opus 4.5问世,主打编码、Agent与computer use。Opus 4.5在前端开发、视觉能力上显著提升,更擅长使用电脑。在深度研究、PPT制作与电子表格处理等日常任务方面的表现也全面升级。
新的资金和算力基础设施将加速 Luma AI 通往多模态 AGI 的路径 —— 即能够模拟现实并在物理世界中帮助人类的 AI。
真·乘胜追击。
作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」,MCP 协议已然成为智能体(AI Agent)不可或缺的基础设施。然而,长期以来,MCP 的交互仅限于文本和结构化数据,这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
局势,变了。
图像与视频重光照(Relighting)技术在计算机视觉与图形学中备受关注,尤其在电影、游戏及增强现实等领域应用广泛。当前,基于扩散模型的方法能够生成多样且可控的光照效果,但其优化过程通常依赖于语义空间,而语义上的相似性无法保证视觉空间中的物理合理性,导致生成结果常出现高光过曝、阴影错位、遮挡关系错误等不合理现象。