刚刚，宇树发布第四款人形机器人 H2，高 180cm，重 70kg。和前代 H1 相比，今天发布的 H2 无论是在运动流畅性、还是仿生特征上，都有了相当大的升级。首先是整体的外观形态，和 H 系列都是 180cm 的身高一致，但是 H2 的重量突破性地来到了 70kg 左右，H1 仅有约 47kg。如果要计算它的 BMI，21.6 的结果，妥妥的一个健康好身材。
从数据上看，Ashby 的增长轨迹令人印象深刻。在短短一年多时间里，他们的客户数量从 1300 家翻倍增长到超过 2700 家，年收入增长了 135%，面试安排量增长了 170%。更让我感到惊讶的是，他们的燃烧倍数控制在 1 倍以下，这在当前的市场环境下是极其难得的。
在 iPhone 上部署端侧 AI 模型，成了互联网的新显学。在 iPhone 上体验端侧模型，门槛其实不算高。打开 App Store，搜索 PocketPal AI，下载安装。如果不习惯英文界面，可以在设置 (Setting) 里找到语言 (Language) 选项，切换成中文。
杜克大学和 Adobe 最近发布的 VERA 研究，首次系统性地测量了语音模态对推理能力的影响。研究覆盖 12 个主流语音系统，使用了 2,931 道专门设计的测试题。
在机器人与自动驾驶领域，由强化学习训练的控制策略普遍存在控制动作不平滑的问题。这种高频的动作震荡不仅会加剧硬件磨损、导致系统过热，更会在真实世界的复杂扰动下引发系统失稳，是阻碍强化学习走向现实应用的关键挑战。
英伟达桌面超算，邪修玩法来了！两台DGX Spark串联一台苹果Mac Studio，就能让大模型推理速度提升至2.77倍。
通用人工智能AGI可能是人类历史上最重要的技术，但这个词本身长期模糊不清、标准不断挪动。随着窄域 AI 把越来越多“看似需要人的智慧才能干”的活干得有模有样，人们对“什么才算 AGI”的门槛就跟着改，导致讨论经常流于口号，既不利于判断差距，更阻碍治理与工程规划、我们也很难看清当下 AI 距离 AGI 还有多远。
从蒸汽机到AI，自动化进程已持续两百年。在2017年，新晋诺奖得主Philippe Aghion就剖析AI对就业与增长的影响，强调它并非奇点催化剂，而是受「鲍莫尔成本病」制约的工具。
2021年，他与技术合伙人 Waleed Mussa 共同创立了 Heidi Health。仅仅18个月后，这家公司就将超过1800万小时的时间还给了一线医疗工作者，支持了超过7300万次患者就诊，覆盖116个国家。而就在最近，Heidi Health 宣布完成了6500万美元的B轮融资，
多模态大模型首次实现像素级推理，指代、分割、推理三大任务一网打尽！
