搜索
过去几年，神经网络接连改写了一个又一个领域：图像生成有了 Stable Diffusion，视频生成已经能做到以假乱真，就连 3D 渲染也出现了 RenderFormer 这样的纯神经网络方法。但在高保真物理仿真上，神经网络始终没能交出令人满意的答卷，游戏、动画和机器人领域至今仍依赖需要手动调参、难以求梯度的传统求解器。
Z Potential独家获悉，柔性织物触觉传感企业矩侨工业近日完成亿元A轮融资，由蚂蚁集团领投，老股东零以创投、威海港融及青岛和信跟投，多维资本担任长期独家财务顾问。本轮资金将主要用于织物电子皮肤规模化量产与交付、触觉及多模态感知技术研发，以及机器人、智能家居和医疗康养等场景的产品拓展。
材料是 AI 最难进入的行业之一。实验周期长，数据采集难度大；材料的理论性能与成品的实际性能存在差异；并且材料从实验室走到工业界有巨大量产鸿沟。因此，一种新材料从确定原子怎么排列，到在产线上稳定量产，通常要走十年以上。
具身智能不缺钱，也不缺演示，真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月，北美的 Generalist 发布 GEN-0，称首次在机器人身上观察到了这条曲线：预训练数据和算力越多，模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的，是超过 27 万小时的真实世界操作数据，和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说，曲线已经有人跑出来了，燃料却还没有。
一张 RTX 4090，什么硬件都没换，特定 Tensor Core 运算吞吐率竟然从 165.6 TFLOPS 飙升至 331.6 TFLOPS，直接翻倍！
EchoChat将共情语音对话拆分为感知、心智理论推理和回复生成，并通过Acoustic-Anchored Attention与Step-Decomposed Credit Assignment统一优化，在三项评测中取得领先表现。
上个月，硅谷开发者圈最火的一个模型，是一个不会说话的模型，叫Jev
增强模型的表达能力，可以让Transformer更灵活地读取和整合信息。Attention Residuals（AttnResidual）沿着这个方向，将注意力从token之间的信息交互扩展到网络深度，让每个子层学习选择哪些历史层输出。
视频Agent赛道又来新玩家，但这次有点不一样。
