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K纪元1月前
每周AI事件盘点(12.22-12.28) 1.英伟达新模型NitroGen 无需读取游戏后台数据,用 4 万小时“看直播”学会通玩千款游戏。通过 “以虚促实” 的思路促进具身智能发展。先在海量虚拟环境学控制,再微调到真实机器人/自动驾驶,降低真实世界采样成本。 2.Gemini 3性能飞跃的原因是“更好的预训练”和“更好的后期训练”,认为AI训练的下一站是长上下文、高效检索与成本革命,AI 正在回归“研究时代”,顶级大厂不再只是比拼谁的 GPU 多,而是比拼谁能发现下一个类似 Transformer 级别的底层创新,数据质量取代数据数量,简单的互联网爬虫数据已不再能支撑模型继续进化。 3.智谱发布GLM-4.7模型,主打编程能力,轻松写出植物大战僵尸,强化了"交错式思考"的同时,引入"保留式思考"和"轮级思考"模式。 4.快手遭AI黑产攻击直播间出现大量黄色内容,上万机器人同时开播,内容洪峰冲垮审核,暴露直播AI风控致命短板,业内呼吁升级实时对抗模型,黑产已用AI打摆AI,AI安全进入秒级对抗时代。 5.清华大学智能产业研究院团队首次将“人类驾驶员的脑电信号认知特征”融入自动驾驶模型训练,碰撞率相对下降约 18%,在前车突然切入等高风险场景下,增强后的模型展现出了类似人类驾驶员的防御性驾驶策略,有效避免了事故发生。 6.修图 AI 模型 Qwen-Image-Edit-2511上线,模型最大亮点在于指令遵循能力,能够保持原图主题结构不变前提下对图片进行修改,提升角色一致性。 7.公司将因ai自动化升级而被替代的员工刘某直接辞退,这一做法未获仲裁支持。裁决指出企业主动引入AI属于可预见的商业决策,明确判定“因岗位被 AI 替代而直接解雇员工”属于违法行为。 #NitroGen #ai裁员 #QwenImageEdit2511 #自动驾驶模型训练#快手直播
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CES 2026:黄仁勋发布“虚拟孕育”AI机器人 CES 2026:黄仁勋发布“虚拟孕育”AI机器人,五大平台与开源计划推动物理AI革命 在CES 2026展会上,英伟达CEO黄仁勋再次以颠覆性发布引发全球关注。此次亮相的主角是两个灵动无比的人形机器人——它们不仅能听懂人话、会蹦跶,甚至还会表现出“害羞”的拟人反应。然而,更令人惊叹的是,这些机器人从未在真实世界中进行过训练。它们所有的动作、反应乃至性格,完全诞生于英伟达构建的超逼真虚拟世界。如同在“AI版模拟人生”中,机器人通过反复练习抓取杯子、行走避障等任务,实现了从感知到行动的全面AI化。 除机器人展示外,黄仁勋还发布了面向五大前沿领域的重磅平台: · 面向Agentic AI的NVIDIA Nemotron模型家族:专为高度自主的智能体系统设计; · 面向物理AI的NVIDIA Cosmos平台:打造真实世界的数字仿真与交互引擎; · 面向自动驾驶开发的全新NVIDIA Alpamayo模型家族:推动下一代智能驾驶演进; · 面向机器人领域的NVIDIA Isaac GR00T:为机器人提供核心学习与行动框架; · 面向生物医学的NVIDIA Clara:加速药物发现与医疗AI应用。 与此同时,英伟达宣布持续向全球社区开源关键训练框架及多模态数据集,进一步降低AI开发门槛。开源数据规模空前,涵盖10万亿语言训练token、50万条机器人轨迹数据、45.5万个蛋白质结构及100TB车辆传感器数据。 本届CES,英伟达明确将“物理AI”置于战略核心,致力于通过虚拟仿真与真实数据融合,推动AI从数字世界走向实体交互。此次发布不仅展示了AI在拟人化机器人领域的突破,更系统构建了从感知、决策到执行的完整AI基础设施生态。 #CES #CES2026 #英伟达 #人工智能 #全球青年跨境協會
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除了前几期提到的零一万物的 CEO李开复不看好人形机器人之外,猎户星空的 CEO傅盛也不看好双足机器人商业化。 零一万物CEO李开复表示“创新工场目前投资了约6家无人驾驶公司、7家机器人公司,却没有投资任何一家具身智能和人形机器人公司。”李开复坦言,尽管具身智能概念十分火热,但是产业化过程注定将十分漫长。 李开复指出,具身智能是物理世界跟AI的结合,一旦大模型接入物理世界,就需要面临包括安全问题、机器问题、机械问题、故障问题在内的各种问题,难度会大很多倍。 李开复认为,当前大模型更适合在虚拟世界服务,例如在金融公司担当后台、客服等工作,并且很快就落地产生价值。对于创业者而言,如果希望短期内落地产生价值,做虚拟世界的人工智能容易很多。对于当前创业者涌入具身智能赛道的现象,他指出,具身智能是重要的,它可以很好地结合大模型多模态能力,而且一旦实现之后就可以产生数据,形成数据飞轮闭环,有很大的想象空间。但是他也坦言,具身智能要在短期做好,难度很大。  对于近两年备受追捧的人形机器人,李开复也质疑机器人做成“人形”的必要性。绝大多数应用场景并不需要人形机器人,炒菜机器人应该长得像锅,吸尘器也长得并不像人,没有必要。像是波士顿动力那种很酷的、跳来跳去的机器人,真的会有很多应用场景吗?绝大多数场景几个轮子不是更容易移动吗?很多科学家和创业者都是从小热爱科技,希望能复制一个人,这无可厚非。但是如果你很简单地问VC(创业投资机构),VC给出的恐怕是更务实更理性的判断。” 不过李开复也表示,在具身智能和人形机器人相关技术更成熟、更接近大规模应用的时间点,他也不排除会投资相关公司。 傅盛给出的原因是:双足机器人必须依赖机械结构,但结构不是摩尔定律支撑的。而且,你们为了双足牺牲了太多,还要解决摔倒的问题。再看成本和商业化,“我轮子的结构也能落地,而且我永远比你便宜100以上。”他的感受是,大家这波热情可能主要来自大模型,傅盛举例,在大语言模型出来之前,机器人拿起杯子,都是世界级难题。 回到WRC2024,这些机器人有的是一位年轻老师,有的会折叠衣物,有的会写毛笔字。对于大众来说,也许不必知道每一款机器人的型号,但可以了解一下机器人的分类以便未来可以做出更好的判断 #具身智能 #机器人 #人形机器人 #AI #WRC2024
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