告别ROS的繁琐, 易用易学的机器人学习系统: 华为诺亚面向机器人学习的开源Python框架
告别ROS的繁琐, 易用易学的机器人学习系统: 华为诺亚面向机器人学习的开源Python框架为应对这些挑战,来自华为诺亚方舟实验室,德国达姆施塔特工业大学,英国伦敦大学学院,帝国理工学院和牛津大学的研究者们联合推出了 Ark —— 一个基于 Python 的机器人开发框架,支持快速原型构建,并可便捷地在仿真和真实机器人系统上部署新算法。
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为应对这些挑战,来自华为诺亚方舟实验室,德国达姆施塔特工业大学,英国伦敦大学学院,帝国理工学院和牛津大学的研究者们联合推出了 Ark —— 一个基于 Python 的机器人开发框架,支持快速原型构建,并可便捷地在仿真和真实机器人系统上部署新算法。
华人 95 后“叫板”谷歌搜索,联合创办 AI 搜索公司融资 6 亿多元!2021 年,美国哈佛大学华人校友 Jeffrey Wang 和室友威尔·布莱克(Will Bryk)创办了一家名为 Exa 的 AI 搜索公司。经过几年的发展,其于当地时间 2025 年 9 月 3 日宣布已筹集到 8500 万美元的 B 轮融资(约等于 6.16 亿人民币),公司估值达到 7 亿美元。
近年来,生成式 AI 和多模态大模型在各领域取得了令人瞩目的进展。然而,在现实世界应用中,动态环境下的数据分布和任务需求不断变化,大模型如何在此背景下实现持续学习成为了重要挑战
我们也看过各种 AI Coding 领域的评测,发现大多停留在了 「代码生成」与「封闭题目」的考核,却忽视了环境配置、依赖处理、跨仓库资源利用等开发者必经的真实需求 —— 当下众多 Benchmark 仅通过题目,已难以衡量 Code Agent 的实际效果。
大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节,从需求分析到代码生成,再到自动化测试,几乎无所不能,但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」,一直缺乏系统、权威的评估工具。
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路,他们开源发布了POML(Prompt Orchestration Markup Language),它的的解决方案它的核心思想非常直接:为什么我们不能像开发网页一样,用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢?这个编排语言很类似IBM的PDL
Vibe Coding(Claude code、Cursor、Lovable) 把原本8周的开发周期压缩成2天 现在,同样20倍的加速在营销圈上演—— Vibe Marketing: 一个人➕n 个AI Agent和自动化工作流,几小时就能把营销想法落地了,杠杆效应大到离谱。
根据金融时报报道,美国风投巨头Benchmark或将被迫从Manus撤资。多位知情人士透露,美国财政部已对这笔交易展开审查,最糟情况下,Benchmark可能被要求全面退出。
AI图像的水印技术要变天了!一款全新的去水印技术——UnMarker,能在5分钟内去除市面上几乎所有的AI图像水印。
一家成立不足两年的以色列公司Decart突然以31亿美元估值拿下1亿美元B轮融资,领投方是红杉资本,Benchmark、Zeev Ventures等顶级风投也争相入局。