节点卫士-智造者

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04-29 22:36 · 江苏

从数学博士到英国“纳税王”：他用AI撑起千亿美金量化帝国

在冰岛，有一台由地热能驱动的超级计算机日夜运转。它不生产芯片，不渲染电影，也不训练聊天机器人。它只做一件事：替一位俄罗斯出生的数学博士赚钱。这个人叫 Alex Gerko，今年 46 岁，他是量化交易巨头 XTX Markets 的创始人。早在 ChatGPT 成为全民话题之前，他就已经搭建起一套纯粹以盈利为目的的 AI 交易系统。他在冰岛部署的这台超级计算机，正是 XTX 交易帝国的“算力大脑”

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04-29 22:34 · 江苏

人形机器人量产的关键瓶颈，可能是一种几乎只产在中国的材料

很长一段时间以来，人形机器人产业的讨论几乎完全被“大脑”占据。VLA（视觉-语言-动作）模型的训练数据够不够、世界模型什么时候收敛、端到端架构能不能撑住真实环境的泛化。摩根士丹利在 1 月的一份报告里甚至认为下一轮行业降温会由“实体 AI 模型开发的难度凸显”触发。这些判断可能都对，但它们隐含一个假设：一旦模型跑通，机器人就能造出来。可实际情况并不一定如此。因为如果我们从物理层面重新拆解一台人形机

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04-29 22:33 · 江苏

中国科学家用4.2万亿粒子构建虚拟宇宙，以“大衍之数”推演万物

宇宙有多大？面对这一问题，天文学家给出的回答是：目前可见物质不过是全部质量的 5%，其余 95% 是暗物质与暗能量，迄今无法被直接探测。星空下，人类的视线曾被望远镜的口径所限。而在位于北京的中国科学院计算机网络信息中心，一台名为“东方”的超级计算机运行了超过 420 小时，走过逾 12,000 个时间步长，模拟了一个涵盖 4.2 万亿粒子的“数字宇宙”。4 月 23 日，中国科学院国家天文台举办了

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04-27 23:00 · 江苏

智能体AI的崛起——全球影响

摩根士丹利在2026年4月最新发布的行业报告中明确指出，人工智能正从“生成式时代”迈入“智能体时代”（Agentic AI Era），这一转型不仅将重塑全球技术基础设施格局，更将深度渗透金融、制造、医疗、政务等千行百业，引发生产方式、商业模式与国际竞争格局的系统性变革。不同于传统生成式AI“被动响应指令”的核心逻辑，智能体AI具备自主感知、决策规划、工具调用与持续进化的核心能力，能够在无需人类实时

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04-27 23:00 · 江苏

突发！炸场！GPT-5.5与国产DeepSeek V4竟然同日宣战

北京时间4月24日，全球AI圈迎来历史性一刻——海外巨头OpenAI与国产领军企业DeepSeek同步官宣旗舰模型新品，GPT-5.5与DeepSeek V4隔空对垒、同日“宣战”，打破了行业长期以来的竞争节奏。一边是垄断AI话语权的海外巨头，一边是崛起的国产开源力量，这场巅峰对决不仅牵动着全球开发者的神经，更恰逢国内AI监管政策落地的关键节点，既是技术实力的正面较量，也是国产模型突围与行业规范发

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04-27 22:58 · 江苏

告别多LLM适配烦恼！LLM Protocol Adapter 让多厂商API无缝切换

做AI开发的朋友，大概率都踩过这样的坑：想在项目里同时集成OpenAI、Claude、Gemini，结果每个厂商的API协议都不一样——消息格式千差万别，认证方式各有一套，甚至连工具调用的参数都完全不兼容。写一套适配代码，换个厂商就要重构大半，既耗时又容易出bug。今天给大家分享一个实用工程——LLM Protocol Adapter，专门解决多LLM厂商API适配的痛点，用统一的适配器模式，让开

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04-27 08:46 · 江苏

一图看懂全球最大插混电池堡垒2.0的硬核实力

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03-20 03:44 · 江苏

视觉检测实现轴承缺陷零漏检

来源：创视自动化轴承，作为工业设备的关键部分，表面缺陷严重影响轴承性能。轴承金属表面可能会反射光线，从而影响缺陷的可见度。大多数的轴承缺陷细微，难以成像，特别是当缺陷与背景的对比度较低时，捕捉清晰的图像成为影响缺陷被准确检出的重要因素。传统的机器视觉系统很难捕捉清晰的图像，并区分实际缺陷、反射表面和背景，最终会导致缺陷漏误判。另外，轴承具有复杂的几何形状，包括曲面、滚道和滚动体，传统的机器视觉难以

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03-20 03:42 · 江苏

分析了102个VLA模型、26个数据集和12个仿真平台

出发点与工作背景视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型是机器人技术的变革性突破，其核心是将视觉感知、自然语言理解与具身控制整合到单一学习框架中。本综述聚焦机器人操作与指令驱动自主性，全面梳理了 102 个 VLA 模型、26 个基础数据集和 12 个仿真平台，它们共同推动了 VLA 模型的发展与评估。模型被归为不同架构范式，体现了视觉、语言和控制在机器人系统中整合的多样策略。对于基础数据集，基于任

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03-20 03:26 · 江苏

重度遮挡下机器人 6D 姿态估计，位置误差降至 0.4cm！

0.这篇文章干了啥？这篇文章提出了一种结合视觉和触觉传感器数据来估计机器人手中物体 6D 姿态的方法。现有 6D 姿态估计方法多依赖视觉数据，而机器人抓握物体时的严重遮挡会影响仅依靠视觉数据的方法，许多机器人指尖配备的触觉传感器可补充视觉数据。文章主要挑战包括触觉传感器数据缺乏标准表示、异构源（视觉和触觉）传感器数据融合以及需要大量训练数据集。为解决这些问题，首先提出用点云表示与触觉传感器接触的物

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