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Digital Connexion 是由穆克什·安巴尼的依赖工业有限公司 、布鲁克菲尔德资产管理公司以及 Digital Realty Trust 共同组建的合资企业，已签署协议计划到 2030 年投资 110 亿美元在印度南部开发 数据 中心设施，标志着对科技领域增长最快赛道之一的最新投资。
来自AI语音独角兽公司ElevenLabs，刚刚发布了Scribe v2 Realtime实时语音转文本模型，网友表示：Next-Level。150毫秒的超低延迟，93.5%的高准确率，还覆盖了90多种语言。
你是否曾为搭建具身仿真环境耗费数周学习却效果寥寥？ 是否因人工采集海量交互数据需要高昂成本而望而却步？ 又是否因找不到足够丰富真实的开放场景让你的智能体难以施展拳脚？
机器人使用灵巧手帮人类在工厂里拧螺丝，在家里切菜做饭的一天何时可以到来？为了实现这一愿景，旨在解决灵巧操作技能 sim-to-real 难题的 DexNDM 应运而生。
一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。
美国麻省理工学院李巨团队在国际顶尖学术期刊Nature上发表了一篇研究论文，展示了一种多模态机器人平台CRESt（Copilot for Real-world Experimental Scientists），通过将多模态模型（融合文本知识、化学成分以及微观结构信息）驱动的材料设计与高通量自动化实验相结合，大幅提升催化剂的研发速度和质量。
一张图，一个3D世界！今天，李飞飞团队重磅放出实时生成世界模型「RTFM」，通过端到端学习大规模视频数据，直接从输入2D图像生成同一场景下新视角的图像。值得一提的是，它仅需单块H100 GPU便能实时渲染出持久且3D一致的世界。
李飞飞的世界模型创业，最新成果来了！刚刚，教母亲自宣布对外推出全新模型RTFM（A Real-Time Frame Model），不仅具备实时运行、持久性和3D一致性，更关键的是——单张H100 GPU就能跑。
近日，为了加速多元素催化剂的发现与优化，美国麻省理工学院团队开发了一个多模态机器人平台——CRESt（Copilot for Real-world Experimental Scientists）。该平台能够结合自动化设备、大规模模型和实验室监测，在实验设计中融入人类经验、文献知识和显微结构信息，从而加速多元素催化剂的发现和优化加速发展。
TC-Light 是由中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能够对具身训练任务中复杂和剧烈运动的长视频序列进行逼真的光照与纹理重渲染，同时具备良好的时序一致性和低计算成本开销，使得它能够帮助减少 Sim2Real Gap 以及实现 Real2Real 的数据增强，帮助获得具身智能训练所需的海量高质量数据。