中国机器人公司LimX Dynamics
中国机器人公司LimX Dynamics展示了双足平衡和导航技术已经发展到了多么高的水平
专为人体模拟而设计的机器人开发商。公司产品主要专注于运动智能和腿式机器人的研发和制造，包括仿人双足和四足机器人及相关解决方案，应用在工业检测、物流配送、特种作业、家居服务等领域，为为客户提供高品质、创新的产品。
AI行业应用
Vidu：可生成16秒、1080P视频的模型
这款模型被视为国内首个达到Sora级别的视频模型。
Vidu 不仅能模拟真实物理世界，还具备丰富的想象力，支持多镜头生成和高时空一致性。
Vidu 模型融合了 Diffusion 与 Transformer 技术，创新性地开发了 U-ViT 架构。
基于LLAMA3构建的医疗领域的多模态模型
@ICepfl 和 @YaleMed 的研究人员联手构建了 Meditron，这是一款适用于资源匮乏的医疗环境的 LLM 套件。借助 Llama 3，他们的新模型在 MedQA 和 MedMCQA 等基准测试中优于其参数类别中的大多数开放模型。
希波克拉底：用于推进医疗保健领域大型语言模型的开源机器学习框架
Koç 大学、Hacettepe 大学、Yıldız Technical University 和 Robert College 的研究人员推出了“Hippocrates”，这是一个专为 LLMs 医疗保健应用量身定制的开源框架。与依赖专有数据的先前模型不同，希波克拉底授予对其广泛资源的完全访问权限，从而促进医疗人工智能研究领域的更大创新和协作。该框架的突出之处在于将持续的预训练和强化学习与人类专家的反馈相结合，增强了模型在医疗环境中的实用性。
谷歌发布基于 Gemini 微调的医疗领域模型 Med-Gemini
在临床推理、多模态理解和长文本处理方面都有很大的提升。
研究人员用了14个医疗基准测试Med-Gemini的能力。
结果发现,它在10个基准上都取得了最佳表现,远超之前最强的GPT-4模型。
SpeechAlign：利用人类反馈改变语音合成，以增强技术交互的自然性和表现力
复旦大学的一个研究团队开发了 SpeechAlign，这是一个针对语音合成核心的创新框架，使生成的语音与人类偏好保持一致。与优先考虑技术准确性的传统模型不同，SpeechAlign 通过直接将人类反馈纳入语音生成而引入了巨大转变。这个反馈循环确保产生的语音在技术上是合理的并且在人类层面上产生共鸣。
Open Sora 团队发布了另一个视频生成项目 MagicTime
开发了一套名为 MagicAdapter 的技术，通过分开处理空间和时间训练，它能从变形视频中提取更多的物理知识，并使预训练的T2V模型能够生成这类视频。
接着，引入了动态帧提取策略，这个策略特别适用于变形时光延续视频，因为这类视频变化范围广泛，涵盖了物体戏剧性的变化过程，从而包含了更丰富的物理知识。
国产的机器人：星尘智能AI机器人S1
星尘智能的英文名：Astribot
一款超级令人印象深刻的家用机器人，可以做饭、打扫卫生、洗衣服等。
它可以模仿人类动作迅速做出学习，而且灵活性极强
SAM模型视频分割项目
本项目的目标是运动分割——发现并分割视频中的运动对象。这是一个被广泛研究的领域，有许多仔细的、有时甚至是复杂的方法和训练方案，包括：自监督学习、从合成数据集学习、以对象为中心的表示、非模态表示等等。对本文的兴趣是确定 Segment Anything 模型 (SAM) 是否有助于完成此任务。
斯坦福大学和麻省理工学院的研究人员推出了搜索流
来自斯坦福大学、麻省理工学院和 Harvey Mudd 的研究人员设计了一种方法，通过将搜索过程表示为序列化字符串“搜索流”(SoS)，来教授语言模型如何搜索和回溯。他们提出了一种统一的搜索语言，并通过倒计时游戏进行了演示。在搜索流上预训练基于 Transformer 的语言模型将准确率提高了 25%，而通过策略改进方法进一步微调则解决了 36% 以前未解决的问题。这表明语言模型可以学习通过搜索解决问题、自我改进并自主发现新策略。
巴西医生使用 Apple Vision Pro辅助手术
巴西的骨科医生Bruno Gobbato最近使用Vision Pro成功进行了肩袖撕裂的手术。这种手术通常是由于肌腱组织的长期磨损和撕裂造成的。
由人工智能控制的战斗机已经与人类飞行员进行了空中“狗斗”
2023年9月美国空军取得全球首次的突破，他们成功使用一架改装的F-16战斗机（X-62）与一架有人驾驶的F-16战机进行了空中对抗。
波士顿动力公司刚刚展示了新一代纯电动Atlas机器人
阿特拉斯一动不动地俯卧在互锁的健身垫上。唯一的配乐是电动机的呼呼声。确切地说，它并不安静，但与它祖先的液压冲击相比，这算不了什么。
一款开源的低成本的机器人手臂，成本只需$250
可以用来自己进行机器学习
机器人手臂设计为5自由度（DoF）加夹持器，允许它进行广泛的运动，包括旋转、上下举起、弯曲等。
两个这样的手臂还能够折叠衣服。
哥伦比亚大学开发出了一种名为 Emo的人形机器人头
哥伦比亚大学的创意机器实验室开发出了一种名为 Emo 的人形机器人头它能够精准恰如其分的模拟面部表情。
Emo装备了26个精密的执行器，可以在 840 毫秒内预测和反映人类的面部表情，包括微笑。