临床诊断并非一次性的「快照」，而是一场动态交互、不断「探案」的推理过程。然而，当下的大模型大多基于静态数据训练，难以掌握真实诊疗中充满不确定性的多轮决策轨迹。如何让AI学会「追问」、选择检查，并一步步抽丝剥茧，迈向正确诊断？
谷歌花27亿美元（约192亿人民币）挖来的Transformer“贡献最大”作者Noam Shazzer，现在点燃了火药桶。
11 月初，英伟达 CEO 黄仁勋在接受《金融时报》采访时称中国将在 AI 竞赛中击败美国，其中一个原因在于中国的能源成本更低。而在做出这样的直白表态之后，黄仁勋又在另一份简短声明中做了补充说明，他说中国在 AI 技术领域只落后美国一点点，并指出对于美国而言保持领先地位至关重要。
2025年末，谷歌通过Kaggle平台，以前所未有的力度，连续推出了两个为期五天的线上强化课程。这不仅仅是两次普通的线上分享，更像是一场由谷歌顶级机器学习（ML）研究员和工程师亲自引领的、深入探索生成式AI及其前沿应用——AI Agents（人工智能代理）的集训。
你是否曾为搭建具身仿真环境耗费数周学习却效果寥寥？ 是否因人工采集海量交互数据需要高昂成本而望而却步？ 又是否因找不到足够丰富真实的开放场景让你的智能体难以施展拳脚？
机器人觉醒：控制范式退场，认知时代降临
复旦⼤学、上海创智学院与新加坡国立⼤学联合推出全模态端到端操作⼤模型 RoboOmni，统⼀视觉、⽂本、听觉与动作模态，实现动作⽣成与语⾳交互的协同控制。开源 140K 条语⾳ - 视觉 - ⽂字「情境指令」真机操作数据，引领机器⼈从「被动执⾏⼈类指令」迈向「主动提供服务」新时代。
AI万丈高楼，终究要建在物理世界的地基之上。没有电，再强的GPU也只是一堆沙子。
「紫荆智康」日前完成近亿元天使轮融资，由星连资本领投，英诺天使和尚势资本跟投，本轮融资将主要用于紫荆AI医院（Agent Hospital）系统的研发、迭代与升级。紫荆智康成立于2024年9月，由清华大学智能产业研究院（AIR）孵化，清华大学计算机系教授、智能产业研究院执行院长刘洋发起
在一场矿难救援中，时间意味着生命。想象一台搜救机器人在部分坍塌的矿井中穿行：浓烟、碎石、扭曲的金属梁。它必须在险象环生的环境中迅速绘制地图，识别路径，并精准定位自己的位置。
