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这双「手」亮相 WAIC 2026，同台的微型伺服电缸最轻仅约 31 g，推拉力却可达 250 N。

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7 月 21 日，Anthropic 在 Claude 桌面端 Cowork 的 + 菜单里加了一项「Record a Skill」：录屏，一边操作一边用语音讲解，录完后 Claude 自动把演示转化成一个可复用的 Skill。

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此外，还有一处容易被数字掩盖的细节。

姚卯青甩出一个数字：物理AI的数据量只有大模型的两万分之一。

关键在于，这里没有一个中央调度台在发号施令。

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在这一双向融合中，「AI友好的本体框架」成为一个关键的工程命题。

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就这样，游戏行业最沉重的试错成本和管线门槛，一下子被打掉。

MiniCPM-V 4.6这款模型开源不到2个月，下载量即突破200w+，在多模态基础模型社区十分火爆。

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两个企业可能同时使用同一个大模型。

论文第一作者为浙江大学逯嘉程，通讯作者为浙江大学李渝研究员，并与NVIDIA谢恩泽研究员团队合作完成。

一位Anthropic工程师在开会前发起一次排查，Claude Code扒完日志，直接甩出一份Artifact：时间线、可疑提交、错误率曲线，全在上面。

9、中国男篮vs澳大利亚大名单：胡金秋、王俊杰领衔，徐昕出战

代码侧靠AutoBuilder，业务侧则由KwaiClawEnv顶上，三层闭环协同： Service层动态扩池、把社区大量Skill转成可部署服务； Task层以真实业务为种子、派生海量任务变体； Eval层用「硬规则 + 模型评审」双重过滤，只留可执行、可验证、行为自然的轨迹。

Anthropic赌OS级深度。

10、纯白赴草地，清风驭挥拍——阿迪正式发布2026草地网球大满贯系列

论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.04704 项目主页：https://masterai-eam.github.io/atomworld/ 代码仓库：https://github.com/MasterAI-EAM/atomworld 理解不等于操作 在科学领域，大模型已经展现出了惊人的 「理解力」：读懂文献、预测材料性质、解析晶体结构、甚至科学发现。

当然，技术要变成生产力，光有模型和机器人还不够。

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把聊天、编程、自主工作全塞进一个ChatGPT超级应用，用最大用户基数锁住开发者。

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这四类失配，横跨了报告测试的14个前沿模型，包括Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、xAI等全球前沿AI实验室。杭州一诊所用一个针头给15人采血，居民担心传染疾病，诊所负责人：已开除涉事员工，并带采血居民体检打疫苗_网易订阅在3大内部知识工作基准中，K3超越Claude Opus 4.8（max）与 GPT-5.5（xhigh）: 这标志着 Kimi K3 在智能体知识工作能力上全面进化，实际应用更强大、更可靠。

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Anthropic最后建议道，挑一个你已经忍了很久的代码库，去问问Claude，它的迁移流程长什么样。

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沿着「晓满」往外走，大晓摆出了另外两块拼图。

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某些语言在专业写作、学术文本里超额代表，而那种文本天生就爱纠错、爱设限、爱说「但需要注意」。

事实是关了没用，照传不误。

这也是超维动力坚持做通用具身技术的原因—— 必须把机器人扔进真实世界的复杂场景，收集足够多样化的数据，才可能孕育出真正通用的技术。

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但换来的，全都是「已读不回」。

少写状态更新，多干正事，这可能才是Artifacts最不起眼、却最实的价值。

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VLA已死？技术路线的共识与分歧 「VLA已死」的说法在网络上流传甚广。

具身智能天然依赖视觉、语言等多模态信息的融合，而这面壁有浓厚的多模态技术积累。