AI 輔助數字化復原約 2000 年曆史古卷，讀取出約 1.5 米長希臘文文本

這篇消息聚焦「百億估值只是起點，跨維智能的物理AGI之路」。目前來源未提供完整摘要。 從 AI 情報角度來看，這類內容值得關注其背後的技術進展、產品落地、產業競爭與後續市場影響。

OpenAI首席研究官Mark Chen釋放了一個強烈信號：OpenAI 並不認為scaling laws已經失效，恰恰相反，預訓練、數據工程、推理訓練和更長任務鏈條，仍是通向AGI的主幹道路。

這篇消息聚焦「AI 老闆 500 天模擬經營：多數模型虧慘，Claude Fable 5 獨佔鰲頭」。原始導語提到：普林斯頓大學本月發佈基準測試 CEO-Bench，模擬創業公司，評估 AI 模型擔任企業首席執行官（CEO）的能力，結果多數模型破產。 從 AI 情報角度來看，這類內容值得關注其背後的技術進展、產品落地、產業競爭與後續市場影響。

這篇消息聚焦「優艾智合具身智能系列新品全球首發：3年賦能10000個工業現場」。原始導語提到：優艾智合通過具身智能系統全棧佈局，率先跑通“技術－產品－商業”的閉環，將為行業規模化落地提供成熟範式。 從 AI 情報角度來看，這類內容值得關注其背後的技術進展、產品落地、產業競爭與後續市場影響。

科技媒體 The Register 昨日（6 月 29 日）發佈博文，報道稱 Meta 公司為減少採購新硬件需求，發佈自研 Vistara 定製芯片方案，讓新服務器複用拆機 DDR4 內存。

來源：公眾號“機器之心”鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/SmpQ7MKd2R_z9oqkMngGWw在音樂術語中，Legato（連音）意味著音符之間平滑過渡、毫無間斷，演奏出流暢優美的旋律。鋼琴家的手指在琴鍵上滑動，小提琴家的弓在琴絃上連貫運行 —— 這種 "連音" 技巧讓音樂充滿生命力。一位真正掌握連音技巧的演奏者，不需要靠後期剪輯來彌補斷點，而是能夠知道如何讓每一個音符自然地流向下一個。機器人領域同樣在追求這樣的 "連音" 效果：讓機器人的動作像音樂一樣流暢自然，沒有猶豫和停頓。然而，要讓一臺機器人真正做到這一點，遠比想象中困難。近日，千尋智能高陽團隊的研究成果 《Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies》 被機器人頂會 RSS 2026 接收！這項工作從訓練機製出發，讓機器人動作天然具有連續性，實現了 "連音" 般的流暢執行，在五個真實世界操作任務上超越了現有方法，為具身智能領域的動作生成研究提供了新的思路。論文標題：Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2602.12978項目主頁：https://lyfeng001.github.io/Legato/1. 機器人為什麼會 "猶豫"？想象一下，你讓機器人倒水、疊碗或折毛巾，它卻在執行過程中頻繁停頓、猶豫不決，甚至突然改變主意 —— 比如原本計劃用左手抓取物體，執行到一半卻又想換成右手，結果兩隻手都沒抓到，白白浪費了時間。這種 "猶豫" 不僅讓動作看起來彆扭，還會直接拖慢任務完成的速度，在需要精準配合的場景下甚至會導致任務失敗。這背後的根源，要從當前主流的機器人基礎模型的