搜索
三星与上海交通大学提出RoboICL具身上下文学习方法，通过冻结GPT-6 Astra模型并在推理时提供少量示范与机器人自身交互记忆，在RoboDojo 30项机器人操控评测中以50.64分全面领先PhysicalRSI等现有方法，并公开了929条可逐布局核查的执行记录及真实机械臂实验结果。
本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。
现在 AI 在什么事情上效率提升最明显？写论文肯定能名列前茅。
继 ICLR 2025 的 PolaFormer 之后，哈工大（深圳）与鹏城实验室合作的扩展版本 PolaFormer++ 近日被 IEEE TPAMI 正式接收。新版本在理论框架、特征映射设计和实验覆盖面上全面升级：首次给出判定特征映射是否具备「降熵尖锐性」的理论判据，并提出极性感知的通道级尖锐（PaCS）特征映射，在六大类视觉核心任务上全面验证了线性注意力的潜力。
2020年，GPT-3靠“看几个示例就会新任务”震动了NLP界；六年后的今天，同样的故事正在具身智能领域上演。
2026年，Recursive Self-Improvement（RSI，递归式自我改进）开始从论文中的长期命题，变成了AI产业议程上一个新的赛道。学术界开始把RSI从分散研究方向变成一个独立议题。4月，ICLR首次为Recursive Self-Improvement（RSI，递归式自我改进）单独办了一场Workshop。
刚刚，北美具身初创Skild AI又发布了全新机器人基础模型S1，直接把机器人上下文学习的任务长度拉到了10分钟往上。这次的S1主打上下文学习（in-context learning，ICL）：无需在后训练阶段专门学习新的操作数据，只需看一段人类示范视频，就能“照猫画虎”，直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。
太猛了，DeepSeek Harness 截至当前已经 112 k 的 Star 了，而这距发布仅仅过去三天。而且还在以惊人的速度增长...DeepSeek Harness 的核心就是：一切皆插件。说个不确切的比喻，有点 Agent 时代的 Obsidian 感觉了，自由度太高了。
8 月 2 日起，Claude 生成的每一段文字都将携带隐形水印。水印嵌在文本的统计分布里，复制粘贴也会被带走，部分编辑也抹不掉。Anthropic 周一在帮助文档中公布了这项计划。触发它的是欧盟 AI 法案 Article 50 的透明度要求——生成式 AI 提供商必须标记输出内容。
苹果起诉 OpenAI 窃取硬件机密的瓜，又有了新进展。