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大语言模型（Large Language Models，LLMs）技术的迅猛发展，正在深刻重塑医疗行业。医疗领域正成为这一前沿技术的 “新战场” 之一。大模型具备强大的文本理解与生成能力，能够快速读取医学文献、解读病历记录，甚至基于患者表述生成初步诊断建议，有效辅助医生提升诊断的准确性与效率。
3D生成又补齐了一块重要拼图——物理属性！ 南洋理工大学-商汤联合研究中心S-Lab，及上海人工智能实验室合作提出了PhysXNet，号称首个系统性标注的物理基础3D数据集。
Dogfooding（内部试用） 应该被 AI 创业公司重视起来了。
你有没有想过，我们正在见证软件史上最深刻的一次变革？不是什么渐进式的改进，而是一场颠覆性的革命。
小时候完成月考测试后，老师会通过讲解考试卷中吃错题让同学们在未来取得好成绩。
GTA 工作由中国科学院自动化研究所、伦敦大学学院及香港科技大学（广州）联合研发，提出了一种高效的大模型框架，显著提升模型性能与计算效率。
Kimi K2称霸全球开源模型的秘籍公开了！
我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
人形机器人作为用于复杂运动控制、人机交互和通用物理智能的多功能平台，正受到前所未有的关注。然而，由于其复杂的动力学、欠驱动和多样化的任务需求，实现高效的人形机器人全身控制 (Whole-Body Control，WBC) 仍然是一项根本性的挑战。