MIT’s Tiny Flying Robot Just Learned To Move Like a Real Insect
以昆虫般的速度和敏捷性移动，这个微型机器人有一天可以协助执行搜救任务。地震发生后，幸存者可能会被困在不稳定的废墟堆下，而传统的救援机器人太大而无法进入。以昆虫为模型的微型飞行器有一天可以穿过这些狭窄的间隙，同时避免 [...]
The UK Is Building Its Own AI, and Defense Giants Are All In
BAE Systems、Thales UK、Leonardo UK 和其他国防巨头都支持英国制造的人工智能模型。这就是他们远离外国人工智能提供商的原因。
LVSum: A Benchmark for Timestamp-Aware Long Video Summarization
长视频摘要对多模态大语言模型 (MLLM) 提出了重大挑战，特别是在长时间保持时间保真度以及生成语义和时间上均基于的摘要方面。我们引入了 LVSum，这是一个人工注释的基准，用于评估具有细粒度时间对齐的长格式视频摘要。 LVSum 包含 72 个不同的视频，跨越 13 个领域，平均持续时间为 16 分钟，每个视频都注释有最多 10 个包含时间参考的人工生成的摘要。 We conduct a comprehensive evaluation…
Future of Pentagon Cybersecurity Program Thrown into Question
国防部于 7 月 13 日宣布暂停其网络安全成熟度模型认证计划的第二阶段要求，并将对该工作进行为期 60 天的全面审查。
企业文档智能 [Vol.1 #10B] - LLM 作为最后一道防线，然后两个真正的升级从头到尾进行：从平面表到 Azure，从图形到视觉模型后循环工程与自适应解析的实际应用：使用 Azure 解析平面表和带有愿景的图形 LLM 首先出现在《走向数据科学》上。
Gene.01 历时六个月建成，可感知触摸、接近、力和温度，并随其开源机器人模型一起发布，为物理 AI 开发人员提供构建工业应用程序的共同起点
Anduril Reveals Thunder Autonomous Tiltrotor Concept
Anduril 在范堡罗国际航展上推出了专为模块化有效载荷设计的自主倾转旋翼机 Thunder，开启了 2026 年的强劲表现。这架外观令人印象深刻的飞机在航展上以全尺寸模型展示，遵循 Anduril 的常见概念，即模块化且易于互换的有效载荷。 Thunder 能够作为情报、监视、[...]
Einstein’s “Greatest Blunder” May Be Breaking Cosmology
暗能量复活了爱因斯坦被废弃的宇宙学常数，并重塑了宇宙的主导模型。 1917 年，阿尔伯特·爱因斯坦 (Albert Einstein) 最近完成了他的广义相对论，这一框架改变了物理学对引力的理解。他很快将这些方程应用于一个更大的问题：宇宙如何随时间变化。重力是自然的[...]
Healthier Eating Could Trigger a $630 Billion Farming Shake-Up
到 2050 年，全球范围内朝着更健康的饮食、更高效的农业和更少的食物浪费迈进，可能会极大地重组全球农业。遵循全球建议，采用更健康的饮食，提高农场生产力，并将食物浪费减少一半，到 2050 年可能会极大地改变农业。根据新的模型，这些变化可能会减少土地面积 [...]
Study Reveals How Humans Could Live Up to 156 Years
阿曼达·卡斯特罗 (Amanda Castro)，《新闻周刊》 一组研究人员公布了一个新的数学模型，表明如果每一个可逆特征都成立，人类理论上可以活到 156 岁
NTSB Final Report: Morris Bradley D Zenith STOL CH-701
飞行员报告说他以前没有任何品牌和型号飞机的飞行经验 分析： 飞行员报告说他以前没有任何品牌和模型飞机的飞行经验。起飞时，飞机以机头高的姿态起飞，机翼在飞，但机尾没有飞。飞机开始向左转向，飞行员无法纠正偏差。随后飞机冲出跑道并撞上树木，导致机翼和机身严重受损。
When Unlearning Is Free: Leveraging Low Influence Points to Reduce Computational Costs
随着对机器学习中数据隐私的担忧不断增加，从训练模型中遗忘或删除特定数据点的能力变得越来越重要。尽管最先进的遗忘方法已经出现，但它们通常平等地对待遗忘集中的所有点。在这项工作中，我们通过询问来挑战这种方法：是否需要删除对模型学习影响可忽略不计的点？通过对语言和视觉任务的影响函数进行比较分析，我们确定了对模型输出影响可以忽略不计的训练数据子集……
Show Me Examples: Inferring Visual Concepts from Image Sets
视觉语言模型 (VLM) 可以遵循复杂的文本指令，但它们很难从纯粹的视觉上下文中进行推理。特别是，当前的模型无法从示例图像集中推断出共享概念并将其应用于新的输入。我们引入了集合视觉概念推理（VICIS），这是一项评估这种能力的任务。给定共享概念和查询图像的一小部分上下文图像，模型必须生成新图像，以保留上下文定义的概念，同时与查询保持一致。我们证明最先进的 VLM 在这项任务上表现不佳......
How to Work Effectively with GPT-5.6
最大化最新的 OpenAI 模型《如何使用 GPT-5.6 有效工作》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Context Engineering Isn’t Enough — A Loop Engineering Experiment With No LLM Inside the Loop
每个人都在谈论循环工程，但大多数讨论都假设法学硕士位于循环的中心。我想隔离架构本身。因此，我构建了一个确定性的、零依赖的 Python 基准测试，用简单的规则替换模型，使我能够直接衡量一个问题：目标导向控制器能否比传统线性管道更好地隔离故障？在验证了 300 个随机种子的基准测试并修复了一个最初使我自己的结果无效的微妙错误之后，我发现控制器始终完成了线性执行器从未达到的独立分支。本文介绍了架构、基准测试设计、调试过程以及一个狭隘但实用的主张背后的证据：故障隔离是控制流的一个可测量属性，与 LLM 推理无关。后语境工程还不够——循环内没有 LLM 的循环工程实验首先出现在《走向数据科学》上。
The Right Amount of Spec for Agentic Development
我在有关代理的对话中不断看到同样的想法：详细的规格现在已经是旧世界的开销了。给模型一个粗略的目标，让它探索，修复返回的结果，然后继续前进。听起来很有效率，但也隐藏了成本。一个简单的提示看起来便宜且诱人，因为它可以立即开始实施。然后[...]
Video Friday: Your Robot Surgeon Will See You Now
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。 多机器人系统暑期学校：2026年7月29日至8月4日，布拉格Actuate 2026：2026年8月18日至19日，旧金山 2026年：2026年9月27日至10月1日，匹兹堡Humanoids峰会首尔：2026年9月22日至23日，首尔Enjoy今天的视频！在这项工作中，我们对用于腹腔镜手术任务的当代人形技术进行了系统评估。我们使用通用仪器开发了一种基于人形的腹腔镜远程操作框架，并通过台式表征
What is this thing called ‘rigour’?
科学和政策建议永远不应该建立在不切实际的假设之上，纯粹是为了追求“严谨”的易处理性而采用。任何基于此类假设的模型或研究设计都应该引起我们对其现实世界相关性的怀疑，并且必定会严重削弱我们对它们所产生的建议的信心。
