近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
刚刚，唯一全国产算力训出的大模型重磅升级，推理效率飙升100%，数学能力国际领先。当全球巨头还在云端「卷」算法时，中国队则亮出了软硬一体这一截然不同的底牌。
大模型一个token一个token生成，效率太低怎么办？
机器人使用灵巧手帮人类在工厂里拧螺丝，在家里切菜做饭的一天何时可以到来？为了实现这一愿景，旨在解决灵巧操作技能 sim-to-real 难题的 DexNDM 应运而生。
当AI能写诗、能编程，甚至能和你争论哲学，它会不会真的“有感觉”？它会不会像你一样，体验到红色的炙热或痛苦的尖锐？
在大语言模型（LLM）席卷各类复杂任务的今天，“测试时扩展”（Test-Time Scaling，TTS）已成为提升模型推理能力的核心思路 —— 简单来说，就是在模型 “答题” 时分配更多的计算资源来让它表现更好。严格来说，Test-Time Scaling 分成两类：
2025年11月4日，一家总部位于英国伦敦的人工智能公司Stability AI，赢得了一项具有里程碑意义的高等法院案件，该案审查了人工智能模型在未经许可的情况下使用大量受版权保护数据的合法性。而本案的原告，Getty Images 在针对人工智能公司 Stability AI 图像生成产品的英国诉讼中基本败诉。
在日常使用电脑时，看着屏幕、点击鼠标是再自然不过的基本操作。但这种对人类明明很容易的操作方式，却成为 AI 的巨大挑战：它们视力差、动作慢、不擅长看也不擅长点。
AI看视频也能划重点了！
