全球物理人工智能研究实验室Genesis AI今日正式启动,专注于智能机器人的AI模型开发,并宣布已完成1.05亿美元融资。
本轮投资由Eclipse和Khosla Ventures共同领投,参投方包括Bpifrance、HSG、前谷歌首席执行官埃里克·施密特以及法国电信巨头泽维尔·尼尔。
Genesis AI首席执行官周贤表示:"由物理AI驱动的通用机器人将定义人类历史的下一个重要篇章。虽然数字AI取得了非凡进步,但物理AI——让机器能够感知、理解并与现实世界交互的智能——仍然滞后。"
物理AI是指能够直接与物理世界交互并适应的人工智能系统,例如驱动和支持机器人系统的AI。Genesis AI表示,公司通过构建可扩展的通用数据引擎进行物理仿真,并利用大规模机器人数据收集,为物理AI带来了以数据为中心的全栈方法。
要达到人类的灵巧性和能力水平,机器人需要大量的训练数据和敏感性。当今的机器人都是专业化的;大多数工业机器人只能执行单一任务或一系列简化动作,通常由无法适应快速变化条件的软件堆栈控制。
由物理AI机器人基础模型(RFM)驱动的机器人可以在人类周围工作、适应和克服复杂空间、与人类协作,甚至理解它们最初未接触过的情况。Genesis表示希望提供一个平台,通过可部署于任何类型机器人的RFM,为不同机器人带来人类级别的智能。
Eclipse合伙人查理·姆万吉表示:"即使在当今最'自动化'的行业中,机器人与人类的比例也很少超过1:30,这是因为需要灵巧性、认知能力、移动性和现实世界推理的长尾任务,而当前的机器人根本无法处理。通用机器人是我们一直在等待的突破,将影响各行业数万亿的劳动价值。"
对机器人需求最高的行业,如汽车行业,每年仅增加约13,000台机器人。根据《科技日报》的报告,全球范围内目前仅有约2,000台AI驱动的机器人在使用。
为了解决这一问题,公司组建了一支由来自Mistral AI、英伟达、谷歌、卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、哥伦比亚大学和马里兰大学的行业技术人才和学术专家组成的专家团队。Genesis表示,其核心工程团队在仿真、图形学、机器人和大规模AI模型训练与部署方面拥有深厚的专业知识。
Genesis认为通用机器人在工厂车间、仓库、医疗保健和农业领域存在明显机遇。所有这些场景都需要精确的工具使用和与人类伙伴的密切配合,这无法通过现代解决方案采用的当前软件堆栈轻松编程实现。
专家表示,AI驱动机器人实时学习、适应和做出智能决策的能力,将对解决这些行业的挑战至关重要。
好文章,需要你的鼓励
美国网络安全和基础设施安全局指示联邦机构修补影响思科ASA 5500-X系列防火墙设备的两个零日漏洞CVE-2025-20362和CVE-2025-20333。这些漏洞可绕过VPN身份验证并获取root访问权限,已被黑客积极利用。攻击与国家支持的ArcaneDoor黑客活动有关,黑客通过漏洞安装bootkit恶意软件并操控只读存储器实现持久化。思科已发布补丁,CISA要求机构清点易受攻击系统并在今日前完成修补。
康考迪亚大学研究团队通过对比混合量子-经典神经网络与传统模型在三个基准数据集上的表现,发现量子增强模型在准确率、训练速度和资源效率方面均显著优于传统方法。研究显示混合模型的优势随数据集复杂度提升而增强,在CIFAR100上准确率提升9.44%,训练速度提升5-12倍,且参数更少。该成果为实用化量子增强人工智能铺平道路。
TimeWave是一款功能全面的计时器应用,超越了苹果自带时钟应用的功能。它支持创建流式计时器,让用户可以设置连续的任务计时,帮助专注工作。应用采用简洁的黑白设计,融入了Liquid Glass元素。内置冥想、番茄工作法、20-20-20护眼等多种计时模式,支持实时活动显示和Siri快捷指令。免费版提供基础功能,高级版需付费订阅。
沙特KAUST大学团队开发了专门针对阿拉伯语的AI模型家族"Hala",通过创新的"翻译再调优"技术路线,将高质量英语指令数据转化为450万规模的阿拉伯语语料库,训练出350M到9B参数的多个模型。在阿拉伯语专项测试中,Hala在同规模模型中表现最佳,证明了语言专门化策略的有效性,为阿拉伯语AI发展和其他语言的专门化模型提供了可复制的技术方案。