Elon Musk 分享其 76 岁母亲首次乘坐 Tesla Cybercab 全自动驾驶 Robotaxi 的体验，车辆无方向盘和踏板。她盛赞设计与工程，称乘坐感"像坐头等舱"，非常舒适、干净、宽敞，"像被当作贵宾对待"，并向所有人推荐。

训练机器人抓取物体意味着要从大量尝试、视角和情境中学习。一台配备三个摄像头、以 20 fps 运行的机器人每小时会产生 216,000 张图像。随着机器人技术不断扩展，我们如何高效地利用所有这些数据进行训练？

在数字世界中，借助 AI 几乎一切皆有可能，而很快物理世界也将如此（也主要归功于 AI）。

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MIT Technology Review：AI 机器人突破短期内难以改变日常生活

文章指出，尽管马斯克、Jensen Huang、Marc Andreessen 等人对人形机器人做出乐观预测（如 Morgan Stanley 预计 2050 年相关机器人近 10 亿台、市场规模超 $5 trillion），许多机器人研究者持怀疑态度，Yann LeCun 称相关公司「完全不知道如何让这些机器人聪明到有用」。

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工业 AI 如何构建更安全的自主化路径

AVEVA 首席技术官 Arti Garg 在 MIT Technology Review Business Lab 播客中指出，foundation models、physical AI 和 agentic AI 正推动工业 AI 进入新阶段，但直接作用于物理系统的 AI 需要以安全为前提部署。

从一人看管多台机器人到几乎无需人类监督，机器人可寻址劳动力将从每年 $1.3T 增至 $10.5T - RoboStrategy 的估算。

新室友刚搬进来。走路像喝了三杯酒，对什么都摇头。不过还挺可爱的，我可能会带他到处走。

美国 Figure Robots 创始人 Brett Adcock 对中国机器人有很强的看法。🤔 ---- 来自 "My First Million" YouTube 频道（链接在评论中）

在一次深度问答中，Runway Research 团队谈到了实时模型、生成式界面以及机器人的下一步。

Innate 是一个 7 人团队，致力于打造适用于日常生活的能干机器人。 "我们这里的 7 个人，干的是 50 个人的活，"联合创始人 Vignesh Anand（@innate_bot）说。 我们与团队共度时光，记录下"打造"对他们而言意味着什么。

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Import AI 474：柏拉图式心智空间、太空中的 TPU、智谱启动外层 RSI 循环

Michael Levin 提出心智可能是来自"柏拉图式模式空间"的非物理模式，身体与机器只是其进入物理世界的接口，并用 xenobots、anthrobots 及排序算法扰动实验作为佐证。本期 Import AI 还讨论了太空中的 TPU，以及智谱（Zhipu）启动外层 RSI 循环。

你知道吗？你可以从真实大鼠神经元的计算中学到有趣的东西。我非常喜欢 @AlexKsendzovsky 和团队在 @BioComputingCo 所做的工作。

然后……在征服金融世界之后。转战……机器人？

a16z 转发 World Labs 联合创始人 Fei-Fei Li、Justin Johnson、Ben Mildenhall 与 a16z 的 Martin Casado 关于空间智能世界模型 Atlas 的对话。