
ICLR 2026北京研讨会开幕,聚焦「AI龙虾」与全球模型革新方向
在 2026 年,人工智能领域迎来了一项名为「龙虾」(OpenClaw) 的技术革新,这一具有高度主动性和逼真互动体验的私人助理助手,成为了新一代人机交互的典范。与此同时,世界模型的概念得到了前所未有的关注。年初,英伟达创始人黄仁勋在 CES 2026 的发布会上隆重推出了世界模型平台 Cosmos,近期图灵奖得主 Yann LeCun 的世界模型创业公司 AMI Labs 也完成了 1.03 亿
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在 2026 年,人工智能领域迎来了一项名为「龙虾」(OpenClaw) 的技术革新,这一具有高度主动性和逼真互动体验的私人助理助手,成为了新一代人机交互的典范。与此同时,世界模型的概念得到了前所未有的关注。年初,英伟达创始人黄仁勋在 CES 2026 的发布会上隆重推出了世界模型平台 Cosmos,近期图灵奖得主 Yann LeCun 的世界模型创业公司 AMI Labs 也完成了 1.03 亿

在一次特别的GTC 2026大会中,黄仁勋因迟到15分钟而引起关注。今年的GTC大会吸引了450家企业赞助,举办了1000场技术研讨会,有2000名演讲者和110台机器人参与,规模庞大,已经不再仅仅是一场技术会议,更像是AI行业的年度盛会。黄仁勋以一身皮衣站在舞台中央,被新封为“Token之王”。与以往不同,他没有直接介绍新产品,而是用整整一个小时的时间回顾了25年前的GeForce游戏显卡,20

每周聚焦两只美股,帮助投资者掌握最新个股动向与市场信息。PayPay Corporation(代码:PAYP)52周最高:21.98美元52周最低:17.00美元 最后闭市价:21.14美元(+16.41%)背后由软银集团支持的数码支付平台PayPay Corporation,星期四(3月12日)在纳斯达克股市的首日交易表现强劲,上市首日股价上涨约14%,隔日(13日)盘前交易中,股价还一度上涨超

据央视新闻报道,美国国防部长赫格塞思13日称,美国计划摧毁伊朗所有具有威胁的军事能力。特朗普讲话画面赫格塞思当天在新闻发布会上称,伊朗的导弹数量“减少了90%”,自杀式无人机数量“下降了95%”,美国和以色列已经打击了超过1.5万个伊朗目标。据参考消息网援引法新社3月12日报道,伊朗最高国家安全委员会秘书阿里·拉里贾尼12日说,伊朗不会放弃战斗,直到美国最终对发动对伊朗战争这一“严重误判”感到后悔

3月16日,备受瞩目的英伟达(NVDA.US)年度GTC开发者大会将在美国加州圣何塞举行,英伟达CEO黄仁勋的主题演讲历来被视为AI产业的重要风向标。英伟达公布2026年GTC大会嘉宾名单,月之暗面创始人杨植麟受邀出席,他是名单中唯一来自独立大模型创业公司的代表。公开资料显示,杨植麟是人工智能大模型公司月之暗面(Moonshot AI)的创始人兼首席执行官,也是知名AI助手Kimi的核心缔造者。他

英伟达携其“最强开源龙虾模型”正式进入养殖业。 近日,英伟达发布了拥有120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super,并宣布将其代码完全开放给公众使用。 在OpenClaw智能体控制能力测试PinchBench中,该模型表现优异,取得了85.6%的成绩,一举登上同类开源模型榜首的位置。 此外,在Artificial Intelligence Index的评估中,Nemotron 3 S

星期四(3月12日)的市场重点如下:3月12日星期四,美国华尔街股市的主要股指期货出现下滑趋势。截至7时,标准普尔500指数期货跌至6743.90点,跌幅为0.80%,即减少了31.90点;纳斯达克100指数期货则下跌了103.40点或0.41%,收于24861.60点;道琼斯工业平均指数期货也下降了276.70点,报47140.60点。星期三(3月11日)美国股市收盘时出现下挫。市场投资者不再关

在美国当地时间3月10日,英伟达首席执行官黄仁勋在其公司官网发表了一篇文章,深入探讨了人工智能产业的基本商业逻辑。他明确指出,如今的人工智能已经不再是简单的软件代码,而是与电力和互联网一样至关重要的现代基础设施。 黄仁勋在他的文章中坦率地表示,尽管全球已投入数千亿美元支持AI领域的发展,但这项技术仍处于初级阶段。为了进一步完善其基础架构,未来数十年内还需投入大量的资金进行持续的研发和投资。他强调,

英伟达首席执行官黄仁勋的最新照片在最近的一次采访中,英伟达CEO黄仁勋罕见地撰写了一篇关于人工智能领域的长篇文章,这是自2016年以来他发表的第七篇公开文章。在这篇文章里,他详细解析了AI行业的基本架构,并首次提出了“五层框架”的概念,以解释AI技术的发展现状与未来趋势。黄仁勋认为,如今的人工智能已经成为塑造全球格局的关键力量之一,它超越了一般意义上的智慧软件或模型范畴,更像是电力和互联网这样的基

最近,「AI 教父」杨立昆终于有机会证明他的观点:大语言模型并非通向通用人工智能的正确道路。作者|桦林舞王当地时间 3 月 9 日,由他创立的 AMI Labs 宣布完成了一轮融资,金额达 10.3 亿美元,估值达到 35 亿美元——这是欧洲历史上最大的种子轮之一。投资者包括了英伟达、贝索斯家族的投资机构以及新加坡淡马锡等知名公司,同时还有一众科技界重量级个人投资者如 Tim Berners-Le

最近,价值达390亿美元的Figure公司发布了其最新成果,引起了网友们的广泛关注。 该公司的机器人能够独立完成客厅内物品整理的全过程。 它首先会用喷洒消毒液擦拭茶几(此举让人忍俊不禁): 接下来它将茶几和沙发上的杂物清理干净,并放入收纳桶中: 随后,机器人又把抱枕一一摆正位置: 最终,这个机器人甚至能够拿起遥控器并准确地按下关机键,并将其整齐摆放好: 看到这一系列流畅的操作,网友们纷纷要求

近日,ABB 机器人业务部门宣布将与英伟达携手合作,致力于减少工业机器人在仿真环境中的表现与其在工厂的实际操作效果之间的差异。据悉,总部设于瑞士的 ABB 将利用英伟达的 Omniverse 平台进行模拟训练,该平台能够精确再现光照、阴影和纹理等细节,从而创建出更为逼真的机器人培训场景。ABB 机器人的首席执行官马克·塞古拉指出,由于环境感知能力有限,工业机器人在作业精度、可重复性和运行速度方面往

英伟达首席执行官黄仁勋最近撰写了一篇关于人工智能的博客文章,强调当前AI基础设施的发展仍处于初级阶段。他指出,在过去几年中尽管已经投入了巨额资金,但未来还需要更多的投资来完善数据中心及相关底层设施。黄仁勋在文中详细区分了传统软件与现代AI系统之间的差异,并重申了他的“五层架构”概念,该模型从能源到应用全面概述了AI生态系统。他提到这种结构自下而上由发电、硬件组件、基础设施建设、算法开发和最终的应用

新智元报道去GPU化的浪潮势不可挡,英伟达难以阻止。OpenAI对英伟达的性能不满,转而选择谷歌TPU;Anthropic则投资巨额资金转向TPU路线。老黄为了自救不得不高价收购Groq。如今,算力竞赛正式进入能效至上的新时代:谁能率先突破「每焦耳每微秒」的技术极限,谁便有可能在未来十年内占据主导地位。黄仁勋将在两周后登上GTC 2026的演讲台。他早些时候透露:“我们准备了几款前所未有的全新芯片

在两个月前举行的 CES 展会上,英伟达创始人黄仁勋宣布开源了公司的首个 VLA(视觉-语言-动作)模型,并且预告物理 AI 的「ChatGPT 时刻」即将到来。现在,物理世界的 AI 正在成为一个重要的发展趋势:从机器人到辅助驾驶系统,越来越多的企业正尝试使用 VLA 模型来革新机器与现实世界互动的方式。在自动驾驶领域,端到端的 VLA 方法已经经过了大量的测试和验证,并取得了前所未有的成果。然

英伟达大楼 网络图据悉,美国政府正计划通过一项新的法规草案,旨在对未获得美国许可的人工智能芯片出口实施限制。该法案将赋予华盛顿更大的权限,以决定其他国家能否以及在什么条件下建造用于训练和运行人工智能模型的相关设施。新规定要求企业必须先取得美国的批准,才能向全球各地出售包括英伟达和AMD在内的多家公司生产的各类人工智能加速器产品。此举意味着现有的针对约40个国家的管控措施将被扩展到全世界范围内。【

据悉,极氪官方于今日公布了关于其豪华车型极氪 009 的更新计划预告,并宣布全新版本的极氪 009 预计在今年第二季度正式亮相。新款车型将采用全栈 900V 高压技术架构,并配备新一代英伟达 DRIVE Thor-U 芯片,以增强车辆性能。具体配置细节将在最终发布时公布。此次产品更新期间,极氪官方还为现有的极氪 009 用户提供了特别优惠,包括超低利率贷款或前五年免息等限时福利。原版的极氪 009

英伟达大楼亿万富豪廖凯原(Leo KoGuan),曾作为特斯拉重要股东之一为人熟知,在最近的一次社交平台X的更新中透露,他已经购买了价值约1.8亿美元的英伟达股票,并计划继续增持。廖先生坚信人工智能领域并非泡沫阶段,而只是刚开始,“我相信这只是开始”,他在社交媒体上这样写道。英伟达股价在纽约交易所周二收盘时为每股180.05美元。根据彭博亿万富翁指数,廖凯原的净资产约为128亿美元。廖凯原在接受采

英伟达首席执行官黄仁勋在本周三表示,公司最近向人工智能初创企业OpenAI提供的300亿美元投资可能是其最后一笔资金注入,在该公司预计年底上市之前。黄仁勋提到,去年九月份英伟达与OpenAI曾共同宣布一项大规模基础设施协议,计划投资额高达1000亿美元。然而现在看来,这项宏伟的规划可能难以实现。在本周三于摩根士丹利举办的科技、媒体和电信会议上,黄仁勋直接指出:“鉴于他们即将上市的情况。”此外他还

机器之心编辑部近期,NVIDIA 推出的世界动作模型 DreamZero,在两项重要的机器人基准测试 RoboArena 和 MolmoSpaces 上取得了优异的成绩。DreamZero 的核心在于:在一个单一的架构中预测未来的视频和机器人的动作。这意味着在采取行动前,机器人可以在内部模拟未来的情境。但问题也随之而来。为什么这样的设计能显著提升性能?它与传统的策略模型或世界模型相比有何不同?这是