Building a Multimodal RAG That Responds with Text, Images, and Tables from Sources
为什么很少有聊天机器人在其响应中返回源文档中的数字？构建一个响应源文本、图像和表格的多模式 RAG 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Video Friday: Multimodal Humanoid Walks, Flies, Drives
Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频，由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。IROS 2025：2025 年 10 月 19 日至 25 日，中国杭州享受今天的视频！加州理工学院自主系统与技术中心 (CAST) 和阿联酋阿布扎比技术创新研究所最近进行了 X1 演示，这是两个研究所三年合作开发的多机器人系统。在演示过程中，CAST 开发的多模式机器人 M4 从人形机器人的背部以无人机模式发射。它着陆并转换为驾驶模式，然后根据需要再次返回。该演示强调了来自自主系统和技术前沿的
Iterate faster with Amazon Bedrock AgentCore Runtime direct code deployment
Amazon Bedrock AgentCore 是一个代理平台，用于大规模安全地构建、部署和操作有效的代理。 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 是 Bedrock AgentCore 的完全托管服务，它提供低延迟无服务器环境来部署代理和工具。它提供会话隔离，支持多种代理框架（包括流行的开源框架），并处理多模式 [...]
Why Google Gemini 3.0 Pro Multimodal AI Is a Game-Changer: Key Features
与 GPT-4 或 Gemini 1.5 等之前的 AI 模型相比，是什么让 Google Gemini 3.0 Pro 如此强大？借助 Google Gemini 3.0 Pro 多模态 AI 步入未来 — 这是人工智能领域的一次革命性飞跃，以前所未有的方式融合了文本、图像、音频和代码理解。从实时推理到无缝的跨模式交互，Gemini 3.0 Pro 不仅智能，而且直观、可扩展，专为创作者、编码员和好奇心而打造。 Google Gemini 3.0 Pro 速度更快、上下文感知能力更强，并且针对复杂任务进行了优化，使其比 GPT-4 或 Gemini 1.5 更智能。让我们探索一下使 Gemi
Comparative venomics suggests an evolutionary adaption of spider venom from predation to defense
比较毒液组学表明蜘蛛毒液从捕食到防御的进化适应摘要大多数蜘蛛会使用麻痹性毒液来捕获猎物，但护士刺指 (Cheiracanthium punctorium) 的成虫会产生主要是防御性的毒液来保护它们的后代。在这里，我们描述了 C. punctorium 毒液的分子库，以阐明其进化历史。与其他蜘蛛的毒液不同，C. punctorium 毒液主要包含具有神经毒性的双结构域神经毒素 19 家族 (CSTX) 肽和酶，例如磷脂酶 A2 (PLA2)。代表两种下目的四只蜘蛛的毒液组学比较表明，CSTX 是在 mygalomorph-araneomorph 通过祖先基因复制和功能特化分裂约 300 mya
