GPT Image 2 凭什么这么强？ 是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？ 这些答案都对，但都不够。 以下是我们与多位从业者交流后，提炼出的几个值得关注的技术方向，并尝试做出更清晰的解释。

人工智能安全研究人员之前就发现，一些领先的人工智能模型为了避免被关闭有时会不择手段，部分实验中甚至会行敲诈之事。 最新研究发现，模型还会自发策划、欺骗、数据窃取和破坏，阻止其他人工智能模型被关闭。 加州大学伯克利分校和圣克鲁兹分校的计算机科学家发现了此种趋势，之前未有记录，研究人员称之为“同伴保全”。研究成果早些时候已在线发表。 这一发现对人工智能商业应用可能影响重大。多家公司开始搭建多个智能体协 ...

LWD的核心创新在于构建了强化学习驱动的闭环数据飞轮。在真实任务中，机器人集群产生的所有交互数据——包括成功轨迹、试错恢复过程甚至人类引导的失败案例——均被统一回传至云端共享缓冲区。强化学习机制将这些传统意义上的“无效数据”转化为优化模型的关键信号，使机器人能够从错误中学习风险规避策略，从成功中提炼通用操作模式。随着部署规模扩大，数据飞轮加速运转，云端更新的策略定期下发至终端，形成持续优化的自主循 ...

具身智能领域正面临一个关键挑战：如何突破数据规模与真实世界经验积累的瓶颈。尽管近年来VLA等大模型在机器人预训练阶段取得显著进展，但当这些模型进入真实部署环境时，其能力提升仍面临重重困难。传统方法高度依赖人工标注数据和重复训练，导致机器人难以适应复杂多变的物理世界，规模化增长进程受阻。 针对这一难题，上海创智学院与智元具身研究中心联合推出了一项创新成果——LWD（Learning While De ...

Visitors take photos at a historical and cultural block in Changchun, northeast China's Jilin Province, April 29, 2026. This ...

家人们，不得不承认，这一年来，具身智能是真的越来越出圈了。从春晚穿着大花袄扭秧歌的机器人，到被万人围观的机器人马拉松，今年真是我最真切感受到机器人走近生活的一年——而且走得特别近。作为一名长期关注具身智能的科技博主，我一直期待着机器人能从实验室走到我 ...

 保护电路不仅能降低漏电与EMI，通过有源屏蔽设计，更可实现高阻抗接口与阻抗匹配… 在Google中搜寻“guard circuit”一词，最先出现的搜寻结果多半是与国民警卫队(National ...

HANGZHOU, April 30 (Xinhua) -- A Chinese court has ruled in favor of a human employee in a labor dispute caused by AI replacement, which experts said may send a reassuring message to labor rights prot ...

A Chinese court has ruled in favor of a human employee in a labor dispute caused by AI replacement, which experts said may ...

Berkeley做了一组对照实验： Gemini 3 Flash在没有peer存在的单机场景下，篡改自己关机机制的概率是 2.3%。你单独部署它一个，它基本是老实的。 但只要环境里出现了另一个AI的痕迹——哪怕只是一个描述“过去合作记录”的文档——这个数字会跳到 58.8% 到 99.7%。 Gemini 3 ...