NASA 好奇号火星车发现"多边形海洋"地貌
NASA 的好奇号火星车在火星山谷 Valle Grande 发现了一片覆盖广阔区域的蜂窝状多边形地貌，引发了科学界广泛关注。据 Gizmodo 报道，好奇号此前曾拍摄到名为"多边形裂缝"的奇特地形纹理，每个多边形宽度约 1.5 至 3 英寸，但此前仅在小范围内发现。NASA 表示，此次在 Valle Grande 发现的规模前所未有，是迄今为止最大范围的此类地貌。这种结构通常由富含盐分的水冻融过程形成，为火星早期可能存在液态水提供了新的线索，对理解火星地质历史和潜在宜居性具有重要意义。 #NASA #好奇号 #火星 #地质 #多边形地貌 #太空探索
NASA 的好奇号火星车在火星山谷 Valle Grande 发现了一片覆盖广阔区域的蜂窝状多边形地貌，引发了科学界广泛关注。据 Gizmodo 报道，好奇号此前曾拍摄到名为"多边形裂缝"的奇特地形纹理，每个多边形宽度约 1.5 至 3 英寸，但此前仅在小范围内发现。NASA 表示，此次在 Valle Grande 发现的规模前所未有，是迄今为止最大范围的此类地貌。这种结构通常由富含盐分的水冻融过程形成，为火星早期可能存在液态水提供了新的线索，对理解火星地质历史和潜在宜居性具有重要意义。 #NASA #好奇号 #火星 #地质 #多边形地貌 #太空探索
谷歌DeepMind发布新AI模型，可控制人形机器人全身动作
据谷歌DeepMind周四发布的公告，其最新版Gemini Robotics人工智能模型能够“控制整个人形机器人”。相比此前仅支持控制人形机器人上半身的版本，Gemini Robotics 2现可支持从脚部到指尖的“全身运动”。这一突破标志着人形机器人控制技术的重大进展，有望推动机器人执行更加复杂和精细的任务，拓展其在工业、服务等领域的应用前景。 #谷歌DeepMind #人形机器人 #人工智能 #机器人控制 #科技突破
据谷歌DeepMind周四发布的公告，其最新版Gemini Robotics人工智能模型能够“控制整个人形机器人”。相比此前仅支持控制人形机器人上半身的版本，Gemini Robotics 2现可支持从脚部到指尖的“全身运动”。这一突破标志着人形机器人控制技术的重大进展，有望推动机器人执行更加复杂和精细的任务，拓展其在工业、服务等领域的应用前景。 #谷歌DeepMind #人形机器人 #人工智能 #机器人控制 #科技突破
蒙大拿州推进“尝试权”法案，拟成实验性医疗中心
蒙大拿州扩大“尝试权”法案的进程取得进展，首批实验性药物即将接受审查。根据新规，任何完成初步测试（有时仅涉及10名健康人）的生物技术公司，可支付12,500美元向新设立的审查委员会申请批准，获批后即可自主定价并通过实验性治疗诊所销售药物，首家诊所预计年底运营。该法案独特之处在于，不同于其他地区仅限绝症患者，蒙大拿州理论上允许任何知情同意且能支付费用的消费者使用，包括罕见病患者及寻求长寿预防疗法的人群。州卫生部门已制定实施规则，要求患者提供完全知情同意，并由包括认证医生、科学家和伦理学家在内的委员会审查。支持者强调流程严谨，但哈佛医学院专家担忧缺乏FDA监管可能带来风险。该法案由长寿爱好者推动起草，而非传统自由意志主义或患者团体，旨在聚焦预防医学而非事后治疗。 #蒙大拿州 #尝试权 #实验性医疗 #长寿 #生物技术 #药物监管 #美国医疗
蒙大拿州扩大“尝试权”法案的进程取得进展，首批实验性药物即将接受审查。根据新规，任何完成初步测试（有时仅涉及10名健康人）的生物技术公司，可支付12,500美元向新设立的审查委员会申请批准，获批后即可自主定价并通过实验性治疗诊所销售药物，首家诊所预计年底运营。该法案独特之处在于，不同于其他地区仅限绝症患者，蒙大拿州理论上允许任何知情同意且能支付费用的消费者使用，包括罕见病患者及寻求长寿预防疗法的人群。州卫生部门已制定实施规则，要求患者提供完全知情同意，并由包括认证医生、科学家和伦理学家在内的委员会审查。支持者强调流程严谨，但哈佛医学院专家担忧缺乏FDA监管可能带来风险。该法案由长寿爱好者推动起草，而非传统自由意志主义或患者团体，旨在聚焦预防医学而非事后治疗。 #蒙大拿州 #尝试权 #实验性医疗 #长寿 #生物技术 #药物监管 #美国医疗
Echoverse：为计算机操作智能体打造的深度进化训练环境
微软研究院推出了Echoverse项目，包含12个专为计算机操作智能体设计的训练世界，其中10个为深度领域世界、2个为能力世界。每个世界专注于一种以多种形式呈现的核心控制单元，如日期选择器和嵌套过滤器。这些世界的核心价值在于其深度：它们能复现应用的真实行为，植入真实数据，并在屏幕和用户间保持状态一致性。在一个9B参数模型上的测试显示，经过所有12个世界的训练后，模型基准得分从36.5%近乎翻倍至67.1%，与GPT-5.4的差距缩小至14个百分点。研究团队发现，智能体只有在行动产生真实后果时才能学习——点击会改变保存状态、消息会触达真人、拒绝跳转的页面会告诉智能体其上次操作无效。其次，值得学习的结果通常是有状态的且位于登录系统之后，如电子邮件、银行、健康记录和云平台等人们希望自动化的系统。Echoverse的核心思路是构建一个循环：在环境中运行模型、找出失败点、让环境、任务和验证器更逼真或更具挑战性、在更精准的信号上训练、然后重复。该循环依赖三个杠杆：行为逼真的深度世界、针对模型频繁失败交互的窄能力世界、以及环境与模型共同进化的持续改进机制。 #微软研究 #Echoverse #AI智能体 #训练环境 #人工智能 #机器学习 #计算机操作
微软研究院推出了Echoverse项目，包含12个专为计算机操作智能体设计的训练世界，其中10个为深度领域世界、2个为能力世界。每个世界专注于一种以多种形式呈现的核心控制单元，如日期选择器和嵌套过滤器。这些世界的核心价值在于其深度：它们能复现应用的真实行为，植入真实数据，并在屏幕和用户间保持状态一致性。在一个9B参数模型上的测试显示，经过所有12个世界的训练后，模型基准得分从36.5%近乎翻倍至67.1%，与GPT-5.4的差距缩小至14个百分点。研究团队发现，智能体只有在行动产生真实后果时才能学习——点击会改变保存状态、消息会触达真人、拒绝跳转的页面会告诉智能体其上次操作无效。其次，值得学习的结果通常是有状态的且位于登录系统之后，如电子邮件、银行、健康记录和云平台等人们希望自动化的系统。Echoverse的核心思路是构建一个循环：在环境中运行模型、找出失败点、让环境、任务和验证器更逼真或更具挑战性、在更精准的信号上训练、然后重复。该循环依赖三个杠杆：行为逼真的深度世界、针对模型频繁失败交互的窄能力世界、以及环境与模型共同进化的持续改进机制。 #微软研究 #Echoverse #AI智能体 #训练环境 #人工智能 #机器学习 #计算机操作