我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。
这也太惊人了吧？！
健身不戴表，等于没健身。 经常用 Apple Watch 的人都知道这里面的门道有多深，作为一个对打卡有执念的 Apple Watch 用户，我每天的头等大事，就是把三个圆环「活动、锻炼、站立」尽可能闭合。
从病历、口味偏好到不堪回首的往事，AI正悄悄建立你的数字人格档案。但你真准备好让AI永远记住你的每一句话？AI算法背后，不止有温柔，还有社死和残酷。
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
前不久看到群里的聊天，正好聊到用纳米AI做视频很方便，当时太忙了没来得及体验，隔了一周后，在我好友小熊猫Loki群里再次看到了朋友Hank给吴老师做的视频成品，是个制作精良的小动画，画面、配音、节奏都不错。感觉真的很有趣，于是我花了几天体验了一下纳米AI。
人形机器人作为用于复杂运动控制、人机交互和通用物理智能的多功能平台，正受到前所未有的关注。然而，由于其复杂的动力学、欠驱动和多样化的任务需求，实现高效的人形机器人全身控制 (Whole-Body Control，WBC) 仍然是一项根本性的挑战。
6月30日，OpenAI支持的Chai Discovery推出Chai-2，这款多模态生成模型展现出强大的抗体设计能力，一经发布便引起巨大轰动。
谷歌Gemini拿下了IMO金牌，而且是官方认证的那种。
机器人也能实现新陈代谢，自我生长了？！
