Size这么小，能好用吗？ 来，话不多说，我们直接看效果： 视频地址： https://mp.weixin.qq.com/s/TWDuh4NmsamJ52E2A6ZpTw 在上面这个真机演示里，两只机械臂围着桌面开始做三明治。

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从FireAct到Macaron-V1，这个逻辑被放大到了万亿参数的尺度。

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Skild走的是最纯粹的「模型即大脑」路线，用一个「全能体」基础模型控制所有机器人。

5、更加积极的财政政策促进经济平稳运行

同时，外贸“朋友圈”持续拓展，对共建“一带一路”国家进出口占比已超51%，有效分散了单一市场风险。

技术革新 在AI制药上，业内还没有完全共识。

而她说得最动情的，是这片基地和这群人。

6、强烈建议，全国高校都向这所大学看齐！

他索性把MCN业务砍掉了。

而从行业视角看，WAM-TTT也不只是一次算法的突破，它更是把具身智能带到了规模化商业部署的门前。

7、AMD与Cerebras联手推AI推理硬件，后者股价盘中涨11%

韬（τ）定律以“时间缩微”替代“几何缩微”，通过逻辑折叠等创新技术，压缩芯片内的走线距离、互联时延，提高电信号传输效率，让芯片从2D平面进化为3D立体，从而开拓出一条有别于追求制程纳米节点的新路。

智能大于形态 看完了这套“眼脑手”产品，再来聊聊梅卡曼德机器人这家公司。

8、彭博社：Vision Pro芯片配置M4/M5版本可能都有测试

一层的浪费，常常要靠另一层的收益去补，一旦这两层归属不同的公司，这笔账就成了烫手山芋，基本没人愿意主动算清楚。

所以WAM-TTT的发布，往小了看，是第一次证明机器人也可以像大语言模型一样，在部署之后继续学习、持续成长。

” 他认为，手机厂商进入反而能做大市场蛋糕，完成大众用户教育。

9、李诞失业论引爆：996内卷退潮，躺平成新选择

这样的资金体量和回收周期，不是每一家企业都能承担的，所以在真正行动之前，企业还有一件更重要的事情要做，就是财务体检。

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光看得清、想得明白还不够，机器人还得下得去手。

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顶尖人才，是AI竞赛中最关键的资源，这几乎是所有AI公司的共识。

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RLinf 已被 Isaac Lab 官方收录为其首个面向具身大模型的训练引擎，体现了其在具身智能基础设施方向的国际技术引领能力。被问爆的南瓜纸巾盒，白色奶油风太治愈啦！_网易订阅2、状态不落地。

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让客户乃至其他芯片厂商，都能基于这套完整软件栈，搭起一个通用、好用、易用的底层算力生态。

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只是平台的热情解决不了那个老问题：流量补贴造得出热闹，商业模式探索却没那么简单。

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最先感知到这股“男流量”的，是拿着投放预算的品牌方们。

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对科学智能而言，这种分工尤其重要。

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“十五五”规划纲要明确提出深入推进“东数西算”工程，构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网。

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2025年12月，Mind Lab在Kimi K2——总参1.04万亿的超大稀疏MoE模型——上跑通了LoRA强化学习。

文｜《中国企业家》见习记者 施思羽 记者 王怡洁 编辑｜马吉英 图片来源｜视觉中国 5月28日，理想汽车交出了一份黯然失色的季度财报。