人机协作

Meta XR Operator 最近正式发布版本 205.1，这款工具让 AI 智能体可以直接在模拟器中查看、导航并交互运行中的 VR 应用。它改变了以往测试必须全程由人工完成的局面，为 VR 应用...

世界机器人大会散场之后，工厂里的人通常不会先问哪台机器人最会走路，而会问另一件事：刚才看到的抓取、装配、搬运，放到自己车间的灯光、节拍和安全规范里，还能不能稳定干活。展台解决的是“能不能演示”，产线要...

你们在工厂里搭完演示工位、跑通那几次漂亮的抓取之后，真正的麻烦才开始：机器人换了个料箱、光线暗了一点、或者托盘上多放了一层隔板，动作就变得犹豫甚至直接失败。这不是现场调试没做好，而是数据没“见过世面...

AI 输出不稳定时，业务团队最容易做的一件事，就是继续往提示词里补规则：再强调一次格式、加几条禁止项、塞进更多示例。短期看似有改善，过几天却可能换一种输入又失效。问题往往不在于提示词写得不够长，而在于...

把“AI+教育”放在国家层面的战略议程中，真正难的并不是把更多工具带进课堂，而是回答一个更基础的问题：这些投入是否改善了学习、教学与教育治理。对教育管理者和产品设计者而言，评估框架比单次试用反馈更重要...

AI教育已从单点实验走向大规模课堂应用，学校管理者与教研人员正面临评估机制滞后的现实挑战。如何建立覆盖教学效果、学生能力发展与数据隐私的三方面评估框架，成为推动AI教育可持续落地的关键。 评估框架需从...

2026年，AI在科学研究中的角色正在发生一次静默但深刻的转变。过去几年，我们习惯了AI作为“对话助手”或“代码生成器”的存在，而如今，多模态能力的成熟正在把AI推向科研工作的核心环节——尤其是生物医...

肺部CT正在从“单张图像识别”走向结合三维影像、临床文本和筛查任务的多模态分析。近期研究围绕肺癌筛查、肺部疾病诊断、肺结节评估以及病灶分割和报告生成展开，说明医学AI的重点已经不只是发现一个可疑区域...

AI智能体越来越擅长处理那些规则清晰、目标明确的窄任务，但一旦面对需要自主探索、判断和创造力的开放式研究，它的表现就明显力不从心。这个边界对依赖AI辅助研发的团队来说，恰恰是最值得关注的地方——它直接...