斯坦福大学等机构开发了RoboCade平台，通过游戏化手段将机器人数据采集转化为趣味体验。该平台以Franka Research3机械臂为核心硬件，配合低成本GELLO控制器，实现直观远程操控。系统采用实时反馈、挑战目标等游戏化设计，将整理桌面等实际任务转化为"场景拼图"等游戏形式，既保持数据有效性又提升用户参与度。实验表明，游戏化数据使机器人任务成功率提升50%以上，并增强泛

例如，在搬运一个易碎物体时，机器人可以根据视觉反馈来判断物体的姿态，并根据触觉传感器的输入调整操作力度。代理 Franka、Force Dimension、Robotiq、Onrbot、LEAPHand、因时机器人、海康机器人等国内外知名品牌。原厂认证的 Franka 机器人及高可靠性配件，覆盖工业、医疗、科研多领域。基于 Franka 的复合机器人、双臂协作系统、机器视觉集成方案等。遥操作系统

Franka 机械臂的研究者提供了一个新的范式：不再需要耗费数小时手动示教，而是利用 LLM 作为“数据工厂”，快速通过低成本的单次示教，通过自动化生成管线，让机器人掌握复杂的长程操作技能。LLM 的语义理解能力，自动识别演示中的关键帧（Keyframes）和物体关系，并将这些关键帧适配到新场景中，从而通过“数据增强”的方式，从单条演示裂变出成百上千条训练数据。研究人员分析，这是因为在仿真中，物体

具身智能系统由硬件、数据、具身智能模型三大生态构成，硬件是物理基础，模型是决策核心，数据是训练泛化关键资源，三者协同推动具身智能技术演进与应用拓展。Cobot Magic历经两代升级，现款集成高性能工控机、深度相机、松灵自研PiPER机械臂及Tracer线控差速底盘，支持智能推理训练与高精度动作执行，在性能优化的同时实现更高性价比。松灵CobotMagic致力于为全球科研探索、技术创新及数据开源提

一台计算机生成大量的变量的实例和神经网络拟合的数据。他们的模型的不同版本能够解决AMC12(26)、AIME(6)和IMO(2)中的一些问题(难度递增的顺序)。·谷歌的LLMPaLM取得了更令人印象深刻的成就，它实现了与Codex类似的性能，但其训练数据中的代码少了50倍(PaLM是在更大的非代码数据集上训练的)。作者认为，基干机器学习的科学的可重复性失败是系统性的:他们研究了17个科学领域的20

在这里，他和他的组员将反向传播算法应用在卷积神经网路上，这种进阶版的人工神经网路，可以自动寻找数据中的模式和表征，适合应用在图像与文字的识别上。在这个基础上，他们成功开发出拥有 6.4 万个连接的 LeNet 卷积神经网络，并成功研发出升级版——拥有34万个连接的LeNet-5，将其部署到银行支票数字读取系统，最终应用在美国和法国的许多自动取款机上。从提出“GPT系统将很快被抛弃”的观点，到回怼特

沈阳坦言，ChatGPT的迅速成长，让他心里没底。DGX GH200的推出标志着人工智能超算迈入新时代，其强大的算力和海量内存，将加速AI模型训练与部署，为企业AI技术革新与产业布局提供强有力的支撑，并且将进一步刺激内存市场高速增长，给内存产业带来新的机遇和挑战。展望未来，随着生成式AI技术的不断成熟，其在教育领域的应用也将更加广泛与深入，这必将给教育机构与体系带来革新与改革，教科文组织提出的发展

文 | BFT机器人AI视界天垓100完成百亿级参数大模型训练在第五届智源大会AI系统分论坛上，上海天数智芯半导体有限公司对外宣布，在天垓100加速卡的算力集群，基于北京智源人工智能研究院70亿参数的Aquila语言基础模型，使用代码数据进行继续训练，稳定运行19天，模型收敛效果符合预期，证明天数智芯有支持百亿级参数大模型训练的能力。（36氪）OpenAI CEO呼吁美国同中国合作应对AI风险。

同时，还发表华为将与中国移动一起，通过芯片、异构计算架构、AI框架、AI开发平台等根技术的持续创新突破，打造自主的计算生态，让AI“用得起、用得好”，更能“用得放心”。算力的发展经历三次工业革命，成为了时代发展离不开的源动力，更成为时代向前驱动的新引擎。10月13号，在2023年中国移动全球合作伙伴大会上，华为轮值董事长胡厚崑发表讲话，在会议上胡厚崑发表“共建智算底座：坚持架构创新，汇聚生态力量，

此外，黄海清还表示，以AI为核心的智能算力发展，未来五年复合增长率将达52.3%，预计2026年整个智能算力规模将达到1271.4EFLOPS。从新财富方面获悉，2023年，新财富500富人的总财富为13.5万亿元，人均财富滑落至269亿元，入围门槛下滑至77.6亿元，关键指标走势和中美股市核心指数基本同步。据报道，谷歌在I/O大会上公布的的大型语言模型PaLM 2，接受了3.6万亿个token的