清华大学王昱兴博士团队发表了一篇综述论研究，阐述了“具身协同设计”的新概念。在传统的AI机器人研发中，工程师花费巨大的精力训练一个越来越聪明的大脑，却将它禁锢在一些设计拙劣、无法改变的躯体里，这限制了机器人的任务表现，也违背了生物进化的基本规律。这篇综述深入探讨了具身协同设计（ECD）这一前沿领域，通过联合优化形态与控制，机器智能可以像生物一样在环境中进化出独特的生存智慧。未来的机器人设计不再依赖

清华大学王昱兴博士团队发表了一篇综述论研究，阐述了“具身协同设计”的新概念。在传统的AI机器人研发中，工程师花费巨大的精力训练一个越来越聪明的大脑，却将它禁锢在一些设计拙劣、无法改变的躯体里，这限制了机器人的任务表现，也违背了生物进化的基本规律。这篇综述深入探讨了具身协同设计（ECD）这一前沿领域，通过联合优化形态与控制，机器智能可以像生物一样在环境中进化出独特的生存智慧。未来的机器人设计不再依赖

去年9月，DeepSeek-R1的研究成果，作为封面文章登上了国际顶尖科学期刊《Nature》。花30万美元训练出来的国产AI模型，曾一度引发美股震荡。DeepSeek-R1用纯强化学习（pure reinforcement learning, RL） 激发了大语言模型的推理能力，无需依赖人类标注的思维路径，让AI自己学会推理，开启了2025推理模型新时代。就在刚刚，又一国产大模型登上Nature

去年9月，DeepSeek-R1的研究成果，作为封面文章登上了国际顶尖科学期刊《Nature》。花30万美元训练出来的国产AI模型，曾一度引发美股震荡。DeepSeek-R1用纯强化学习（pure reinforcement learning, RL） 激发了大语言模型的推理能力，无需依赖人类标注的思维路径，让AI自己学会推理，开启了2025推理模型新时代。就在刚刚，又一国产大模型登上Nature

去年9月，DeepSeek-R1的研究成果，作为封面文章登上了国际顶尖科学期刊《Nature》。花30万美元训练出来的国产AI模型，曾一度引发美股震荡。DeepSeek-R1用纯强化学习（pure reinforcement learning, RL） 激发了大语言模型的推理能力，无需依赖人类标注的思维路径，让AI自己学会推理，开启了2025推理模型新时代。就在刚刚，又一国产大模型登上Nature

Claude code带来了编程领域的奇点，手动编程的程序员或将消失。当人工智能以前所未有的速度重塑软件工程乃至各行各业的生产力时，我们是否正在支付昂贵的认知代价？Anthropic的科学家Judy Hanwen Shen和Alex Tamkin进行了一项引人深思的随机对照实验。研究人员没有着眼于AI产出了多少代码，而是将目光投向了更隐秘的过程。当一个新手过度依赖AI去完成从未接触过的任务时，他们

Claude价值观（安全对齐）的塑造者Neil Rathi，前OpenAI科学家、GPT之父Alec Radford共同发了一篇论文。这项新研究提出：与其在模型学会危险知识后再试图让他遗忘，不如在学习过程中就精准地“删掉”那些关键的知识碎片，精准切除AI的危险能力。在预训练阶段通过精准的Token级数据过滤，以极低的计算成本将大模型的特定危险能力削弱数千倍，而且不损害模型的通用智能。AI安全领域长

在 AI 研发的赛道上，环境配置的繁琐内耗正成为创新的隐形壁垒 —— 依赖包冲突、框架版本不兼容、部署流程反复调试，大量时间被耗费在非核心工作中，让开发者难以聚焦模型训练与算法突破。中科算网算泥社区深耕算力生态与开发者需求，正式推出，以 “一次构建，万人复用” 的 Docker 镜像共享模式，打破环境配置的效率瓶颈，让优质镜像成为撬动行业创新的杠杆，让每一份技术成果都能发挥最大价值！

这几天，一个Moltbook平台悄然上线，引发了技术圈的震动。Moltbook是一个只允许AI发帖的社交网络，人类只能像动物园围栏外的游客，隔着屏幕窥视这些硅基生物的赛博生活。现在已经有超过150万个AI入住论坛。人们纷纷表示，150万个AI踢开人类，自己建宗教；AI开始创造只有自己能理解的语言；或者AI集体开会研究自己... ...真的这么恐怖吗？David Holtz教授通过对Moltbook

生活中，我们口袋里的手机、手腕上的手表、甚至汽车里的导航仪，它们功能强大，形态却始终受制于坚硬的硅基芯片。如果想要让电子设备像创可贴一样贴在手背监测心率，或者像保鲜膜一样附着在机器人的关节上，就需要打破这种物理限制。我们需要一种既能像纸一样弯曲，又能像电脑一样思考的芯片。清华大学集成电路学院任天令教授团队在这一领域迈出了关键一步。他们研发出的FLEXI柔性芯片，不仅薄如蝉翼、能够随意卷曲，还具备了