告别静态操控:新型AI可穿戴贴片,可在运动中精准识别手势控制机械臂
告别静态操控:新型AI可穿戴贴片,可在运动中精准识别手势控制机械臂美国加州大学圣地亚哥分校(UCSD)徐升教授对 DeepTech 表示:“很荣幸我们的工作成为 Nature Sensors 期刊的首篇论文,我们第一次通过 AI 的方法实现了在动态下抗运动伪影的人机交互,应用场景包括可穿戴和移动设备的手势控制、机器人遥操作、AR/VR 动作追踪、游戏、康复与辅助设备、工业与军事训练、健康与运动监测、
美国加州大学圣地亚哥分校(UCSD)徐升教授对 DeepTech 表示:“很荣幸我们的工作成为 Nature Sensors 期刊的首篇论文,我们第一次通过 AI 的方法实现了在动态下抗运动伪影的人机交互,应用场景包括可穿戴和移动设备的手势控制、机器人遥操作、AR/VR 动作追踪、游戏、康复与辅助设备、工业与军事训练、健康与运动监测、
产品演示总能吸引眼球,但软件开发实则更常涉及调试、质量保证和检测这类工作。这些枯燥却关键的环节保障着软件正常运行。随着开发者寻求更多工作负载的自动化,这些工作正逐渐交由AI 来完成。
TRAE国内版终于上线SOLO模式了,且全部功能完全免费!一口气带来了SOLO Coder、Plan模式、多任务并行等多个核心能力。
当大模型参数量冲向万亿级,GPT-4o、Llama4 等模型不断刷新性能上限时,AI 行业也正面临前所未有的瓶颈。Transformer 架构效率低、算力消耗惊人、与物理世界脱节等问题日益凸显,通用人工智能(AGI)的实现路径亟待突破。
针对这类复杂编程任务场景,字节 TRAE,推出了 SOLO 模式,想要解决上述这类复杂问题。SOLO 模式 7 月份在 TRAE 海外版上线了内测版本;11 月 12 日,SOLO 在 TRAE 海外版全面开放;11 月 25 日,SOLO 模式正式登陆 TRAE 国内版,而且完全免费使用。
最近,SuperMe 完成了 680 万美元的种子轮融资,由 Greylock 的 Mike Duboe 领投。这家公司正试图用 AI 重新定义职业网络的运作方式,让真正的专业知识变得可被发现、可被访问,而不需要专业人士成为全职内容创作者
究竟是谁在说,PC行业触到天花板了?
2025 年,AIGC 热度再冲新高:从社交头像、电商海报到影视分镜,AI 生成内容已全面渗透日常创作。在这股浪潮中,Nano Banana、Qwen Edit 等通用图像编辑大模型功能强大,涵盖了广泛的图像编辑场景。特别是最新爆火的 Nano Banana Pro 能将文字指令转化为高精度图像,精准呈现复杂场景。但是上述图像编辑大模型在一些细分领域的表现仍有不足,并且用于简单任务性价比不高。
这两年,写代码这件事变了。GitHub Copilot、Cursor、Devin 一路登场,工程师开始习惯“打一段话,几千行代码自己长出来”。写得出东西,变得前所未有地容易。但很快大家发现,真正拖住上线节奏的,不再是「能不能写出来」,而是「敢不敢放上生产环境」——代码量指数级增长,验证、回归、极端场景覆盖反而被彻底压缩,测试成了 AI 时代新的“硬瓶颈”。
一时的技术成果或者用户增长,很难成为 AI 公司的竞争优势。