具身智能核心突破：物理模拟器与世界模型协同技术拆解
本文系统综述了物理模拟器与世界模型在具身智能发展中的协同作用，提出五级智能机器人分类体系（IR-L0至IR-L4），分析其在运动、操作与交互中的进展，并对比主流仿真平台与世界模型架构，探讨其在自动驾驶与关节机器人中的应用及未来挑战。
特斯拉芯片的“减法”哲学：省出来的10倍性价比
特斯拉AI5芯片即将完成流片，AI6同步研发的消息，核心亮点不止“一年一代”的速度，更在其“极简设计”思路——剥离通用芯片冗余模块，只留AI推理核心，这让AI5成本仅为英伟达Blackwell的10%，却实现同等性能，为智能汽车芯片树立了新标杆。
瞭望塔丨吴泳铭：超级人工智能之路
在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。
暸望塔丨波士顿动力创始人马克·雷伯特：机器人发展前景与AI 赋能
AI 与机器人是一个交叉学科体系，AI 技术对于机器人领域的发展起到重要推动作用。因为语言模型的成功，人们认为不久之后机器人控制就能全部依靠自我学习，甚至实现端到端的全自学。但波士顿动力创始人马克·雷伯特坚信未来最好的解决方案会来自不同技术方法的交叉融合。
CVPR 2024 目标检测！开放词汇
YOLO-World是CVPR 2024提出的一种实时开放词汇目标检测模型，首次将YOLO的高速特性与开放词汇识别能力结合。它无需微调即可通过文本提示检测任意物体，支持零样本推理，兼具高精度与灵活性，适用于机器人、自动驾驶等实时感知场景，标志着目标检测迈向通用化新阶段。
