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机器人“大脑”之争迎来新变量
中经记者 杨让晨 李正豪 上海报道（英伟达研究团队的相关实验。英伟达官网/图）将红色积木放在最下面，再依次叠上蓝色、绿色和黄色积木，今年10月中旬，英伟达研究团队公布的一段仿真实验中，机械臂按照这样的顺序，将四块积木堆叠起来。看起来，这只是机器人完成的一项普通操作任务。
不用考生实测就知道题难不难：这个AI试题评测框架把考试难度“量化”了
论文标题:Cognitive Episodes in LLM Reasoning Traces Enable Interpretable Human Item Difficulty Prediction。
自进化WAM来了！清华AIR提出具身In-Context Causal Learning
论文题目:Zeva: In-Context Causal Learning for Generalizable Embodied Manipulation。
大学生的 AI 通识课⑱｜提示词工程与思维链：怎样和 AI 好好说话
来源：市场资讯（来源：图灵人工智能）上一篇《Scaling Law：大力真的能出奇迹吗？》讲清了：模型的能力，会随着参数、数据、算力的扩大而稳定、可预测地提升。可奇怪的是，面对同一个强大的模型，有人用得得心应手，有人却总觉得它“不太聪明”。差别往往不在模型，而在你会不会问。
为什么这轮物理 AI不一样？
随着预训练持续推进，模型适配新任务所需的专用数据和梯度更新显著减少，下一动作预测误差仍在持续下降。我们认为，这表明大规模物理交互预训练正推动机器人由针对单一任务反复训练转向基于示范快速学习，技能获取方式开始发生根本变化。
自变量乐聚共同押注的青年科学家，他做对了什么？
七年过去，机器人已经能够完成越来越复杂的灵巧操作，但从实验室演示到真实场景中的大规模部署，五指灵巧手依然面临不小的距离。