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在 2026 世界人形机器人运动会 - 工业场景赛 -「装配上料岗」赛项中，一台机器人需要连续完成搬运上架、拣选上料、物料装配三项任务：从搬运 10kg 物料箱，到七类零件拣选，再到发动机 18 个气门的亚毫米级装配。
不建图、不记忆、零训练：coding-agent 被直接扔进屋里，导航成绩反超工业级专用模型。
过去两年，大模型几乎重写了人机协作的默认想象：写代码、查资料、做分析，似乎都能 “一问即答”。但仔细看会发现，当下很多能力并不是模型自己长出来的，而是人为地在外面包了一层又一层框架。
在动画和美术生产中，线稿上色是一个看似基础、却极其依赖细节控制的环节。创作者往往不是简单地把线稿涂上颜色，还需要理解角色身份、遵守局部色块约束、参考前后帧风格，并在连续片段中保持服装、发色、妆容和背景的一致性。
借助高效的相似方案召回，同程旅行不仅能按照用户的人数、时间、预算、座位约束条件找到最佳的直达线路；也能在直达票售罄的情况下，帮助用户快速找到如：车内换座直达、短换乘时间等替代方案。
人类距离真正理解生命还有多远？
AI正在改变软件开发方式。过去需要从零编写的程序，现在可以用自然语言描述需求，再由AI生成代码初稿。
如果超级智能有黎明， 我们现在大概在黎明破晓前。 天还没亮，但地平线上已经有光了。
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文《V-RAE: Rethinking Video Latent Spaces for Generation》中提出视频表征自编码器 V-RAE。该方法以冻结的视觉基础模型为编码器，通过轻量级时间池化压缩视频特征，并将具有丰富语义和时间连续性的表征直接用于视频重建、生成与未来预测。
最近两天，X 上网友 Max For AI@MaxForAI 的一篇帖子引发了网友热议：「太疯狂了 —— 现在你甚至可以直播围观一个 535B 大模型是如何被训练出来的。」