LingBot-Touch把让不同传感器采集的触觉信息变成机器人能够共同理解的数据，让机器人更准确地判断接触状态，甚至换了一只灵巧手，过去学到的部分“手感”还能继续用。 这又引出了具身智能行业的另一种研发路径…
破解AI长期记忆瓶颈，阿里云赋能Personal Agent迈向深度个性化
全球市场对英伟达高性能AI芯片的需求持续高企，而产能扩张节奏暂时无法匹配订单增速，这一问题预计将在未来数年持续存在。
初创公司不会直接冲着巨头打，巨头也不会注意到初创公司。
IT之家从美国化学学会介绍获悉，该团队改造了多种酵母，包括烘焙酵母，将塑料和农业废弃物中的分子转化为蛋白质、维生素和调味料。
内存墙指的是负责计算的半导体器件速度不断提升，但存储数据的内存却无法跟上其速度而导致的瓶颈。
英伟达正在把自己从一家芯片公司改写成一家AI基建公司。
摩尔线程表示，大模型产业竞争下半场本质上是推理效率与商业回报的较量，该方案旨在帮助企业在万亿参数与Agent时代降低总拥有成本。
以三星为例，其zHBM技术将存储芯片垂直堆叠于AI加速器之上，三星晶圆键合技术预计可实现HBM5十倍以上的存储密度和超过50%的热阻降低。
今年5月，英伟达具身智能自主研究团队负责人Jim Fan介绍了EgoScale项目：先利用约2万小时真实场景下的人类第一视角视频进行预训练，再用50小时高精度模拟数据和4小时真实训练数据进行动作微调，让机器…
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