机器关键词检索结果

DIY AI 机器人农场 OpenClaw 是安全“垃圾箱之火”

DIY AI bot farm OpenClaw is a security 'dumpster fire'

你自己的贾维斯。一个聆听你祈祷的机器人。一个关心的机器人。 OpenClaw 不仅仅是为了确保您的安全,人工智能驱动的个人助理用户通过消息应用程序进行交互,有时还会将其凭据委托给各种在线服务,这引发了一波恶意软件,并产生了一些令人震惊的账单。

人形机器人将亮相塞尔维亚下一次阅兵

Humanoid Robots to Feature in Serbia s Next Military Parade

塞尔维亚总统亚历山大·武一世 (Aleksandar Vu i) 宣布计划大规模生产人形机器人和

人工智能安全受到攻击:为什么美国 42 个州称聊天机器人将用户置于危险之中

AI Safety Under Fire: Why 42 U.S. States Say Chatbots Are Putting Users at Risk

美国 42 个州就聊天机器人风险、安全漏洞和责任向人工智能公司发出警告《人工智能安全受到攻击:为何美国 42 个州称聊天机器人将用户置于危险之中》一文首先出现在 Spritle 软件上。

乌克兰大规模集成地面机器人的经验教训

Lessons from Ukraine on Integrating Ground Robots at Scale

从历史上看,冲突为军队提供了试验无人系统并评估其影响的机会。在俄乌战争中,包括地面机器人在内的无人系统似乎正在重塑现代战争的特征。

VegaX AI 聊天机器人应用程序评测:功能集和订阅定价

VegaX AI Chatbot App Review: Feature Set and Subscription Pricing

VegaX 专为无限制交互而设计,消除了标准聊天机器人中的许多限制。用户可以自由地公开探索想法、语气和主题,并做出动态适应对话流程的响应。 VegaX 是如何工作的? VegaX 会学习并适应您的个人沟通方式。它不是推动僵化的结构,而是让对话保持流畅:您可能更喜欢文本,而其他格式则不予考虑。它尊重舒适度,排除电话之类的事情,并提供符合您偏好的选项。系统响应您的意图并建立在 [...]

机器人对话第 142 集 – 与 Mark Gray 合作的机器人手臂

Robot Talk Episode 142 – Collaborative robot arms, with Mark Gray

克莱尔 (Claire) 与优傲机器人 (Universal Robots) 的马克·格雷 (Mark Gray) 聊了聊他们与人类一起工作的轻型机械臂。 Mark Gray 在过去 30 年里一直从事自动化工作,首先涉足机器视觉和机器人技术,最后涉足协作机器人或协作机器人。作为国家经理,马克是第一个在优傲机器人 (Universal Robots) 工作的人 [...]

Cybernetix Ventures 宣布第四届年度机器人投资和第二届年度机器人技术周

Cybernetix Ventures announces fourth annual Robotics Invest and second annual Robotics Tech Week

为什么机器人公司需要不同于 SaaS 的生态系统,以及 Cybernetix 如何构建一个生态系统

探索机器人领域的人工智能合规性:欧洲基于风险的方法及其重要性

Navigating AI Compliance in Robotics: Europe’s Risk-Based Approach and Why It Matters

这篇文章《导航机器人中的人工智能合规性:欧洲基于风险的方法及其重要性》首先出现在准机器人上。

走进全方位宇宙:物理人工智能开放模型和框架推进机器人和自主系统

Into the Omniverse: Physical AI Open Models and Frameworks Advance Robots and Autonomous Systems

开源对于推动机器人和自主创新至关重要。通过提供对关键基础设施(从模拟框架到 AI 模型)的访问,NVIDIA 正在实现协作开发,从而加速实现更安全、更强大的自主系统。

控制论注意力:一切都被我们学会观察的机器监视着

Cybernetic Attention: All Watched over by Machines We Learned to Watch

在注意力经济吞噬我们的生活之前,美国军方设计的“追踪测试”将人与机器结合起来,旨在评估压力下的注意力。是什么将他们与人工智能联系起来?

工人能否与机器竞争并在人工智能时代保持领先地位?

Can workers compete with machines and stay relevant in the AI era?

人工智能看起来将为我们所有人带来变革,但它也带来了失业以及社会和经济鸿沟扩大的真正风险。联合国专家正在关注如何管理这一转变,以确保技术的好处大于威胁。阅读全文,“工人能否与机器竞争并在人工智能时代保持相关性?”,位于 globalissues.org →

观看笨拙的中国人形机器人在舞池上躺下

Watch awkward Chinese humanoid robot lay it all down on the dance floor

该模型在高度复杂的舞蹈动作中表现出了非凡的精确性、稳定性和速度。

教机器消除量子计算机中的噪音

Teaching machines to quiet the noise in quantum computers

机器学习可以快速准确地诊断量子计算机中的噪声源。《教机器消除量子计算机中的噪声》一文首先出现在《高级科学新闻》上。

特工们疯狂了!公司向不值得信赖的机器人提供王国钥匙

Agents gone wild! Companies give untrustworthy bots keys to the kingdom

“我们让数千名实习生在我们的生产环境中跑来跑去” 2026 年,企业对人工智能代理的使用看起来就像狂野的西部,机器人横行无忌,没有人知道该怎么办——尤其是在管理和保护他们的身份方面。

没有电子“大脑”的机器人对珠子进行排序

Робот, не имеющий электронного «мозга», сортирует бусины

已经创建了可以组装弹性机械机器的模块,由于其设计特征能够执行各种动作。

国防业务简介:费尔班克斯的引擎协作机器人; 2025年第四季度收益;还有更多

Defense Business Brief: Fairbanks’ engine cobots; 2025 Q4 earnings; and a bit more

生产中的机器学习?这真正意味着什么

Machine Learning in Production? What This Really Means

从笔记本电脑到现实世界的系统生产中的后机器学习?这到底意味着什么首先出现在《走向数据科学》上。

使用时空机器学习对城市步行风险进行建模

Modeling Urban Walking Risk Using Spatial-Temporal Machine Learning

根据现实世界的事件数据估计社区级行人风险使用时空机器学习对城市步行风险进行建模的帖子首先出现在走向数据科学上。