Agility登陆股市:首家纯人形机器人上市公司
人形机器人公司Agility Robotics通过SPAC反向并购方式上市,融资4.65亿美元。公司已在9家客户处部署Digit机器人,2026年上半年营收17.4万美元,亏损3.62亿美元。新一代Digit 5预计20...
人形机器人公司Agility Robotics通过SPAC反向并购方式上市,融资4.65亿美元。公司已在9家客户处部署Digit机器人,2026年上半年营收17.4万美元,亏损3.62亿美元。新一代Digit 5预计20...
Y Combinator旗下初创公司Discovered Materials宣布设立总额100万美元的挑战奖金,面向AI模型征集材料科学五大未解难题的解答,涵盖高温超导理论、硅-二氧化硅界面结构预测等方向,旨在验证AI在...
Agility Robotics成为美国首家上市的人形机器人专业开发商,已于11月5日在纳斯达克挂牌。公司披露订阅模式下每台机器人部署费约2.5万美元、月费8500美元;购买模式则为一次性20万美元加年费3.6万美元,新...
普渡机器人在阿姆斯特丹举办首届欧洲合作伙伴峰会,发布"一脑多态"战略,首次集中展示六大产品线。过去两年其欧洲营收年均增长逾60%,覆盖20余个欧洲国家。
苹果2026款iPad mini升级至8.5英寸OLED屏幕、A20 Pro芯片及IP67防水等级,性能与显示表现大幅提升,但起售价涨至699美元,仅比iPad Air低50美元,定位仍显尴尬。
英国初创公司Potential Sciences完成八位数种子轮融资,获英国政府5亿英镑SovAI基金参投,并获准使用国家超算资源。该公司基于物理定律而非历史实验数据构建AI模型,宣称可将新药设计所需AI计算成本降低10...
Box在BoxWorks 2026大会上宣布与Nvidia扩大合作,推出基于Nemotron Retriever模型的Box Content Retrieval引擎,可提升搜索准确率20%、降低token消耗90%。同时...
Box发布Box Content Retrieval功能,集成Nvidia Nemotron嵌入模型,可使Agent查询速度提升4倍、错误率降低20%、Token消耗减少90%。该功能将向Box企业高级版客户开放,明年初...
捷克布尔诺理工大学数学教授Druckmüller率Solar Wind Sherpas团队,于2024年8月12日在西班牙Pico Trigaza山拍摄其第19次日全食。团队使用自制八相机阵列,通过窄带干涉滤镜捕捉日冕铁...
知名虚拟主机服务商DreamHost披露安全事件,攻击者于2026年8月利用File Manager服务漏洞,窃取用户FTP/SFTP登录凭据及部分Webmail会话信息。DreamHost已重置受影响账户密码,并为受害...
Instagram宣布将短视频编辑应用Edits扩展至Mac桌面端,支持多轨时间线、关键帧、4K无水印导出及版权音乐,并可从桌面直接发布至Instagram。此前CapCut已于2021年上线桌面版,拥有超5000万移动...
英国初创公司Potential Sciences完成八位数种子轮融资,获英国政府5亿英镑SovAI基金参与投资。该公司基于量子化学与物理定律构建AI模型,声称可将新药设计所需AI计算成本降低100倍,并获准使用英国国家超...
哈佛商学院教授Willy Shih在新书《我的东西从哪里来》中,从第一性原理分析全球供应链逻辑,探讨关税政策、AI算力需求激增导致内存短缺(RAMageddon),以及为何iPhone仍无法在美国制造等核心问题。
SoundCloud与ElevenLabs达成合作,用户现可从ElevenLabs直接发布AI生成音乐至SoundCloud,无需手动导出上传。发布内容将标注AI来源,SoundCloud Artist Pro订阅用户还...
本文解读浙大团队提出的GPD方法:训练视觉语言模型时偷偷提供深度、语义、鸟瞰图等三维几何信息作为"特权",仅纠正推理错误轨迹,部署时模型仍只用RGB图片推理,显著提升空间推理准确率。
这篇论文提出SuperNav,一套让通用多模态大模型通过技能包、工具和上下文管理来指挥导航的智能体框架,无需专门微调即可跨任务跨场景完成复杂导航,并在真实四足机器人上完成部署验证。
RTX Spark 算力更强,M5 Max 内存带宽更高,究竟谁更适合本地 AI?从大模型推理、长文档处理到 Agent 真实任务,我们结合海外实测数据,分析两种架构的性能差异。结果发现,决定胜负的可能不是参数规模,而是...
AgentGarten用代码引擎管世界规则、神经渲染器管画面真实感,让预训练智能体靠playbook笔记机制自我复盘进步,仅4轮游戏就学会搭建庇护所,远快于传统强化学习需要数千万局的训练成本。