跳到正文
9月30日周三
9月29日周二
  1. 爱范儿38

    对话一目科技:机器人缺失的「手感」,如何用「光」来搞定

    一目科技推出视光学超薄仿生触觉传感器 SENTRA T0,厚度迭代至 3 毫米以下,称是全球最薄可量产的仿生视触觉传感器。其光触觉方案在指尖大小面积布置 24 万个感知点,力感知精度约 5mN,远高于压阻、电容方案的 10-100 个点。创始人李智强认为触觉是具身智能最大数据瓶颈,机器人真正价值在于与物理世界发生接触。

9月26日周六
9月25日周五
  1. 爱范儿22

    早报|网易云音乐鸿蒙版正式上线/任正非重申「华为不造车」/腾讯 QClaw 将停运

    网易云音乐鸿蒙版正式上线,覆盖手机、折叠屏和平板,支持歌单、收藏与播放历史同步,并补齐本地音乐导入、音质音效设置和深色模式。任正非在与东风汽车总经理冯长军会谈时重申「华为不造车」,将继续以智能化能力帮助东风造好车。腾讯 QClaw 将于 12 月 24 日零时停运,用户可导出配置、记忆与对话记录并迁移至 WorkBuddy。

9月24日周四
  1. Microsoft Research60

    微软研究院:将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航

    微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU,可提升任务成功率、支持更大模型并延长电池续航。

    推荐理由:微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈,并给出可复用的 Kubernetes 卸载方案与开源工具链。

9月23日周三
9月22日周二
  1. 量子位88

    小米MiMo-V2.6开源发布:6天RL训练花费350万美元,Pro登顶开源第一

    小米发布MiMo-V2.6-Pro和Flash,Pro为1.02万亿参数、420亿激活,在Artificial Analysis Intelligence Index上以46分位列开源第一,两款模型各跑完30个训练Step,总花费约350万美元。

    推荐理由:小米公开了MiMo-V2.6的RL训练账单与工程细节,读者可据此了解大规模强化学习在成本、评测与防作弊上的真实约束。

9月21日周一
  1. 量子位76

    清华联手无问芯穹等开源具身智能体框架 RPent

    清华大学、无问芯穹、正行创新联合开源的具身智能体基础设施 RPent 发布,将通用大模型的任务规划、VLA 等专家模型的精细操作与记忆、工具、机器人接口连接成闭环,代码已在 GitHub 开放。

    推荐理由:开源框架把大模型规划、VLA 执行与记忆机制串成闭环,并给出基准与延时数据,可据此判断具身智能体的工程路径。

9月20日周日
9月19日周六
9月18日周五
  1. 量子位80

    阿里达摩院 DAMO RADAR 登上 Science,一个模型识别腹部 146 种病

    阿里达摩院联合浙大一院等医院的 DAMO RADAR 登上 Science,这是面向腹部 CT 的通用影像 AI 模型,覆盖 18 种解剖结构、146 种病,模型、代码和技术框架全部开源。

    推荐理由:达摩院通用腹部影像模型登上 Science,读者可了解器官级对齐方法如何覆盖 146 种病并开源。

9月16日周三
  1. 量子位57

    华为GTS提出NetCanvas,让Agent看着网络排障

    华为GTS AI算法团队提出NetCanvas,通过可交互视觉拓扑为Agent提供外部工作记忆,缓解纯文本模型在复杂网络排障中的拓扑失忆。在CTBench上,Agent综合通过率从30.3%提升至54.5%,双防火墙、ECMP等复杂子任务从约10%跃升至约90%,平均探查步数从159步降至113步,Token试错成本下降26%到45%。

9月15日周二
9月12日周六
9月10日周四
9月7日周一
9月1日周二
8月31日周一
7月29日周三
  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon

    Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX,新增结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。

    推荐理由:原文给出跨平台内核迁移的具体方法与实测数据,读者可据此判断CUDA经验能否复用到非NVIDIA硬件。

3月13日周五
1月10日周六
  1. Berkeley AI Research34

    伯克利提出信息驱动成像系统设计框架,可跨四类成像域预测性能

    伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架,仅用含噪测量和噪声模型即可量化测量所含信息量,无需任务专用解码器。在 NeurIPS 2025 论文中,该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个成像域中预测了解码器性能,优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平,同时占用更少内存和算力。