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机器人走出实验室后，训练数据不再只是 “多不多” 的问题：环境能否覆盖真实世界的尺度、遮挡、接触和运动，直接决定策略能否落地。Real2Sim 因此重新受到关注 —— 如果普通视频也能变成可交互的仿真场景，采集成本会比人工建模或专用设备低得多。
刚刚，闭源RSI的钦点严父来了！
过去几年，大模型推理系统优化的核心目标一直围绕一个问题展开：如何让 GPU 更高效地计算权重、激活、KV Cache 等高维张量？从并行策略、请求调度、显存管理到算子优化，学界业界大量优化技术不断提升模型推理效率。
当机器人把书放进抽屉，它看到的是一串二维图像，然而真正需要完成的，却是一段发生在三维空间、持续随时间演化的动作。
AI的“情绪”也会影响工作状态？
AI自动科研的时代，彻底爆发了！
随着Agent走向真实工作，后训练和数据正在成为提升智能的关键。
请想象这样一种居家场景：当你戴着 AI 眼镜在厨房准备晚饭，用刀切菜时，它会立刻提醒你注意安全；当你连续几天形成举着手机长时间录像的习惯时，它会主动建议你换一种更省力的记录方式。
据路透社 8 月 14 日独家报道，苹果已经针对中国市场训练了一款大型语言模型。三名知情人士透露，这款模型由苹果与阿里巴巴共同开发，阿里还为模型训练提供了支持。苹果和阿里均未回应置评请求。 随着新 iPhone 已经进入发布倒计时，中国用户也不免再次关心起这个问题：国行 Apple Intelligence 到底能不能用？
据路透社援引三位知情人士爆料，苹果已和阿里巴巴展开合作，联合训练一款专门面向中国市场的大语言模型。就在8月8日，苹果悄然更新Mac使用手册，新增《在Mac上配合Apple智能使用千问》相关章节，这也是苹果首次对外官方披露国行Apple智能的合作细节，不过该章节后续已被删除。