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Nvidia都在点赞的LoopWM世界模型，竟然来自一家中国初创FaceMind
它与参数规模、训练数据规模正交，意味着即便在参数预算有限的情况下，模型仍可能通过更合理的内部计算过程获得能力提升。
Coding Agent 带火 Loop Engineering，机器人闭环尚缺关键拼图
Loop Engineering火了。乍一听，像是继Harness Engineering之后，AI工程圈又造出的一个新黑话。
推出两款自研处理器，安谋科技本土创新再加速
自苹果在2007年首次推出iPhone以来，以智能手机为代表的移动设备产业发生了翻天覆地的变化。最近几年，随着万物智能的兴起，AIoT又成为了大家讨论的下一个目标，据分析机构TransformaInsights预测，到2030年，全球物联网市场规模将达到10583亿美元，接入设备超过254亿个。
机器人要自我进化，先得看见人类如何犯错
为什么机器人学习人的动作这么难？答案其实藏在操作失误后的学习中。以倒水为例。水快倒满的时候，人会本能把手腕压低，如果没控制住压多的话，就会让上升的水面晃起来，甚至溅出水。发现情况后，人就会谨慎：视线盯住杯口，手腕角度放缓，把倒水速度降下来。
安谋科技连推2大自研新品！支持车规级安全，助攻本土芯片创新
智东西7月6日报道，刚刚，中国最大的芯片IP设计与服务供应商安谋科技，举办了其新管理层上任后的第一次公开发布活动。
AI圈刚开始谈Loop Engineering,两位95后博士盯上了人类闭环数据
AI 圈最近又热了一个词:Loop Engineering。也就是说，人类始终在「感知 — 决策 — 执行 — 反馈 — 修正」的环路里和世界打交道。
Loop世界模型论文登顶Hugging Face，来自中国一家初创
它讲的是一件很“Agent时代”的事:别再手动一轮轮prompt模型了，去设计一个循环系统，让AI自己执行、检查、修正、继续跑，直到任务完成。