机器人瓦力来了！迪士尼亮出新机器人，用RL学习走路，还能进行社交互动

在开始之前，先确认硬件已经就位：关机，把新硬盘装上，再重新开机。开机后第一件事，就是检查系统是否识别到了新设备。用 dmesg | grep ad2 看一眼，如果输出类似 ad2: 9765MB [19841/16/63] at ata1-master UDMA33 这样的信息，说明新硬盘已经被成功

7月25日消息 天文学界最近有一项挺有意思的发现。根据中国科学院发布的信息，由南京天文光学技术研究所研究员王靓团队，联合国家天文台研究员罗阿理等人，利用LAMOST望远镜第十次公开的海量光谱数据，再结合多种测光数据，成功揪出了两颗全新的共生星，同时还锁定了12颗“仅吸积共生星”的候选体。这成果可不只

伯恩斯坦：二月苹果iPhone全球销量同比激增26%，在中国市场平均售价上涨20% 先来看一组不容小觑的数字：就在刚刚过去的2026年2月，苹果iPhone的全球销量同比激增了26%。这是什么概念？这个表现，甚至比去年同期iPhone 16的销量还高出了20个百分点。而在这波增长浪潮中，中国市场无疑

索尼推出“玩家基地”计划：将真实玩家扫描植入PS第一方游戏 最近，游戏界有个大动作值得关注。索尼正式宣布启动名为“玩家基地”的新计划，准备推出一套完整的流程，将真实玩家的形象扫描并植入到PlayStation工作室的游戏之中。这套创新的流程，背后是摄影测量、动作捕捉与玩家数据技术的融合。 索尼互动娱

5月30日，华为推出了全新的AI模型——盘古UltraMoE，该模型的参数量达到了7180亿。作为一款接近万亿参数的MoE(MixtureofExperts)模型，它在整个训练过程中完全基于华为的昇腾AI平台完成，标志着华为在超大规模模型训练方面取得了重要进展。盘古UltraMoE的成功训练离不开盘古团队研发的一系列创新技术。例如，Depth-ScaledSandwich-Norm(DSSN)稳定架构的引入，显著改善了超大规模模型训练期间出现的梯度异常及

在千兆宽带、5G通信与云服务深度普及的2026年，大众普遍以为超大文件传输已步入“秒级时代”，但现实远未达到这般畅快。当面对数TB乃至数十TB级别的庞大数据集时，当下最可靠、最迅捷且兼顾安全性的传输方案，依然是“物理位移”——依靠人工携带存储介质完成跨地域交付。一位来自河南信阳的用户讲述了真实经历：他曾需将4TB资料从信阳送往郑州，首次尝试纯网络传输，系统预估总耗时近72小时；最终改用专人驱车运送，单程仅需约2.5小时，当天即完成取件与送达，整体效率显著超越线上方式。该实例迅速引发热议，多位资深IT博主随

大语言模型面对加密数据，即便最新的Qwen3也会感到压力！尽管当下各类推理模型在多种基准测试中表现优异，但在密码学这样对逻辑严谨性和细节准确性要求极高的专业领域，模型的推理能力还有待深入挖掘。密码学不仅要求模型具备高级数学运算能力和严密的逻辑推理链，还需要其能够精准辨识复杂加密模式中的潜在规律；成功解密要求模型拥有极强的综合推理能力。上海AILab等联合推出的CipherBank测评，使用大量真实隐私场景数据和多种密码算法，严苛挑战当前最先进的大模型。CipherBank的测评结果显示，目前的大语言模型

现在，请大家一起来数一下"1"、"2"。OK，仅仅2秒的时间，一个接近万亿规模的MoE大模型就已经掌握了如何解答一道高等数学难题的方法！而且呢，这个大模型还是完全依靠国产设备进行训练的，整个流程都体现了浓浓的“国产”特色。这就是华为借助"昇腾+PanguUltraMoE"这一组合实现的成果——不仅达成了国产算力与国产模型在全流程上的自主可控训练闭环，还在集群训练系统的性能方面达到了行业顶尖水平。有多顶尖？来看一组数据：预训练阶段：昇腾Atlas800TA2万卡集群的MFU提升

美国警察最新公布一则案件：波士顿动力机器狗首次被枪杀阵亡。官方图显示，机器狗身上有多处枪伤，金属外壳凹陷，油漆脱落，已经无法继续使用。对于机器狗此番牺牲，警方也给予了高度评价：这是在为人类执法伙伴挡住了子弹。波士顿动力机器狗首次被枪杀马萨诸塞州警方详细地披露了案件细节。那是一个平常的周三下午，一名嫌疑人持枪藏在一处住宅内。警察随后派出一只名为Roscoe的机器狗和两台PacBot510履带式机器人，以协助搜捕。在人类士兵遥控操作下，Roscoe对房屋进行了地毯式搜索。结果就在机器狗清查完地下室一个壁橱，然

只需动动嘴，就能操控GUI代理？由美团与浙江大学联合推出的GUIRoboTron-Speech——让你彻底解放双手，直接对设备“发号施令”。这是首个可以直接通过语音指令和屏幕截图进行端到端（End-to-End）决策的自主GUI智能体，致力于为用户提供更自然、高效且无障碍的人机交互方式。从文本到语音，智能代理的新一轮进化目前，基于大语言模型（LLMs）的自主GUI智能体已经能够通过文本指令自动完成跨应用、多步骤的复杂操作，显著提升用户效率。然而，这种依赖文本输入的方式在某些场景中存在明显局限