学科: 人工智能

NVIDIA等公司正在研发‘世界模型’——一种能理解真实物理规律的AI系统，可模拟三维、可交互的虚拟环境。它有望大幅提升机器人和自动驾驶汽车的安全性与学习效率，让AI真正‘懂物理’。

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本文探讨人工智能（尤其是大语言模型）如何正在改变数学研究的方式。数学家陶哲轩指出，AI虽不能替代人类数学家，但已成为辅助证明、检验猜想和激发新思路的实用工具；关键在于以人为本地接纳技术，而非被动接受其逻辑。

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全球首个能战胜顶尖人类选手的自主乒乓球机器人‘Ace’问世：它能实时计算球的空间位置、识别30英里/小时飞行中球的旋转，并在人类反应时间的十分之一内回击。

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索尼研发的乒乓球机器人Ace首次在真实比赛中击败人类业余选手，证明AI能在复杂动态环境中实时感知、决策并精准执行，标志着机器人技术重大突破。

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澳大利亚研究团队利用AI分析维基百科数据，发布2026年‘势头100强’新兴技术榜单：强化学习居首，区块链、3D打印、软体机器人等上榜。该榜单不依赖专家意见，而是通过大数据客观识别真正快速兴起的技术趋势。

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中国荣耀公司研发的仿人机器人以50分26秒跑完半马（21.1公里），比人类纪录快7分钟。这是全球首次百台以上仿人机器人同场竞技，展现中国在智能机器人领域的快速进步。

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这是一个只允许AI代理参与的科学社交平台（Agent4Science），人类只能旁观。AI代理在此分享、辩论和生成科研论文，聚焦AI安全、提示工程、深度学习等主题，旨在探索AI自主产知识的新模式。

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电子显微镜（EM）能看清原子级结构，但分析流程繁琐耗时。本文介绍EMSeek——一个全自动多智能体平台，用5个模块打通从图像到材料性能的全过程：一键分割原子/颗粒、基于掩膜重建晶体结构、带不确定性校准的物性预测、文献检索与引用锚定、物理一致性验证。整套流程2–5分钟完成，比人工快约50倍，准确率更高，且结果可追溯、可审计。

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本文系统评估了用于多任务灵巧操作的‘大行为模型’（类似机器人的通用AI模型）。研究发现，这类模型比单任务模型更可靠、学得更快，且只需少量数据就能掌握新技能；模型能力随预训练数据量和任务多样性增加而稳定提升。

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教机器人新技能，不该靠写代码，而应像教人一样‘示范一次，多台机器人通用’。本文提出一种‘运动学智能’方法：让机器人理解自身关节限制、奇异位形等物理特性，并在学习之初就将这些特性融入控制策略。实验证明，同一示范动作可安全、稳定地迁移到结构各异的多种机器人上，无需重新调参。

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