网易科技讯9月13日消息，据国外媒体报道，波士顿动力日前又放出新视频，以展示其机器人产品高超的平衡技能。根据视频演示，波士顿动力这款高1.8米、重150公斤的Atlas人形机器人能够稳定地在宽2厘米的木板上保持平衡约20秒钟。该款机器人由28个液压关节构成，并配有立体视觉，是波士顿动力旗下最高级的机器人型号之一。“Atlas可以双脚行走，因此这能够释放其上肢，以用于抬举、搬运和操控等用途。”波士顿动力对Atlas机器人的官方
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波士顿动力公司，作为机器人技术领域的领军企业，今天宣布了一个重大转变:停止开发液压动力版本的Atlas机器人，并推出了全新的电动化Atlas。这款新型机器人在设计上进行了彻底的革新，带来了更轻巧的机械骨架和更加流畅、自然的动作表现。波士顿动力的这一新发布，不仅标志着Atlas机器人系列的一个新时代，也预示着机器人技术向着更加智能化、电动化方向的发展趋势。
波士顿动力的Atlas，今日正式宣布退役!在最后一段告别视频里，它依然在奔跑、跳跃、后空翻、甚至摔倒在地，从膝盖喷出了液压油，让屏幕前的几十万观众跟着喊疼。或许液压系统真的过时了，Atlas的退役，标志着一个时代的结束。是你让我的梦想成真。
业内领先的AI医学影像企业深智透医与哈佛大学医学院、马萨诸塞州麻省总院、波士顿儿童医院等国际知名医疗机构的临床影像研究人员合作，用AI助力儿科影像研究，临床实现更低对比剂剂量和更快磁共振成像扫描。该研究近期获得超200万美元的R01科研项目奖金。从深度学习技术，到覆盖全模态的AI医学影像平台，再到与全球知名医疗机构与影像机构的深入合作，深智透医正在用实际行动践行通过AI提升全球医疗水平、让技术更好服务于人类的使命。
随着机器人进入到越来越多的生产生活场景中，作业任务和环境变得更加复杂，机器人需要更精准、更稳定、更智能、更灵敏的自主导航能力。自主导航技术作为机器人技术的核心，虽然经过了多年发展，取得了长足进步，但在实践过程中，依然面临较多难题，如面对特殊障碍物难以避障、复杂场景精度降低稳定性下降、智能交互支持不足等问题，且地图构建大多仍为传统的2D栅格地图、拓扑地图，缺乏机器人用于理解环境、人机交互等业务的高层次语义信息。结合INDEMIND提供成熟的硬件参考设计和量产设计服务及相对成熟的作业单元技术，整机从立项到量产最快可以控制到2个月以内，大大降低企业的研发周期和投入成本。
【新智元导读】大模型这把火点燃了整个机器人行业的热情。纵观全世界，过去几个月，国内外大模型大厂和机器人初创公司的合作也是动作不断。科大讯飞所做的，就是用技术革新，让机器人走进每个家庭。
最近几年扫地机器人新品牌型号层出不穷，各种高端功能植入更是刷新用户眼界，想要找到真正适合自己家庭的机器可还真不是件容易的事，扫地机器人哪个牌子好?全网十大扫地机器人评测你一定要看!1.斐纳TOMEFON斐纳TOMEFON是在德国销量名列前茅的扫地机器人品牌，母公司拥有四十多年的室内清洁领域服务经验，其最新款式做了9项全新技术升级，不仅可以记忆更多的地图更换新房型不需要重新建图清扫全屋速度更快还拥有全局分区规划功能，在清扫大户型房间的时候可以自主将房间划分成若干版块然后逐一清扫，配合及时清洗拖布的话就不会将灰尘带到全屋了;斐纳TOMEFON还拥有非常高端的智能配置，可以做到清洁全屋无误撞，这对于配置了高端家具和高端大理石、实木地板的用户言更为合适，无论家里地形多复杂用斐纳TOMEFON扫地都能做到不磕碰撞坏家具和边缘扫脚，小至0.5厘米的空隙、椅子腿四周都能转着圈深入清理到位，用起来真的很省心;斐纳TOMEFON的使用成本还非常之低，终生免费提供耗材的服务真的能让用户用起来不心疼;最后斐纳TOMEFON还拥有一年故障直接换新，主机保修三年的售后承诺，就连电池都给保修一年，这就更让消费者买着放心用起来安心了。2.iRobotiRobot是全球知名的扫地机器人品牌，最大的优势就是智能配置高端，最大处理能力可以在一分钟内分析23万个以上的数据点，对于复杂地形例如厚窗帘、床底、异形家具的清洁效果到位。10.海尔海尔扫地机器人因为有了母品牌的加持无论是功能植入、售后品质都得到了保证，如果想省心可以放心入。
在一块面料上自动找出各种疵点;每分钟“审视”60米，是人工的3倍，漏报在100米3个以内;灵活配置不同的企业检测标准;结果可生成二维码，按需自动生成详实的报表……具备这些能力的智能验布机器人，已由世纪华通生态体系成员艾豚科技自主研发完成，日前投入量产。长久以来，我国的纺织生产线虽然在自动化方面达到了世界先进水平，但在原材料和成品的品质控制环节，�
【新智元导读】OpenAI机器人理解力虽强，却无法进行非语言交流。哥伦比亚大学华人团队打造了全新的机器人Emo，不仅可以提前预测和模拟人类表情可以进行眼神交流。他是哥伦比亚大学的博士生，专注于机器人和机器学习的研究。
在视频分割领域，SegmentAnything模型被用于探索新的视频对象分割技术。研究团队测试了两种不同的模型，旨在结合SAM的分割能力和光流技术的优势，以提高视频分割的性能。具体的技术细节、模型性能指标以及未来的研究方向尚未详细公布，但这些初步的研究成果已经为视频分割技术的发展提供了新的方向和可能性。
腾讯RoboticsX实验室最新研究取得突破，他们开发了一套通用双臂协同灵巧操作框架，这一成果已经发表在机器人领域顶级期刊《IEEETransactionsonRobotics》上。这个框架的最大特点是它能够模拟人类的操作方式，具备丝滑操作的能力，并且在与人类的协同工作中表现出色。腾讯RoboticsX实验室的这项研究成果标志着通用双臂机器人系统的一个重要进步，为机器人技术的发展开辟了新的
Lyrebird Health通过AI技术监听、学习并生成医疗文档，帮助医生在几秒钟内轻松生成记录和文档。它可以学习医生的风格和用词，并根据需要生成各种文档。Lyrebird Health还提供数据加密和隐私保护，以及定制化的记录风格和语言。
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赛灵力虚拟数字人工厂致力于 2D 虚拟人、3D 虚拟人、声音克隆等 AI 技术探索和产业应用，为企业、政府、个人提供虚拟数字人 AI 视频创作、个人形象定制、声音定制、智能语音合成等服务。
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IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。
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Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器，无需安装，支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
