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深圳机器人凭什么惊艳全球？答案不在整机，在一颗电机。小象电动用轴向磁通路线突破量产瓶颈，累计出货近7万台，杀入华为、比亚迪、广汽、美团供应链，完成超亿元融资。这是深圳底层硬科技崛起的缩影，也是中国机器人产业链从「能做样机」到「真正量产」的关键一跃。
我的感受是框架用起来快，但有几个实际痛点。第一是抽象层太多，调试的时候不知道哪步出了问题，得一层层往下扒；第二是版本升级经常有破坏性变更，线上稳定性难保证；第三是框架的通用设计往往和具体业务需求有偏差，定制起来反而更费劲。手搓的代码完全在自己掌控之内，可观测性好、出问题好排查，也更方便做性能优化。所以我现在的策略是核心逻辑手写，只在边缘功能上用框架的工具。
4月27日消息，智能纪元AGI独家获悉，阿里云和美团联合创始人王慧文投资的AI Infra公司硅基流动联合创始人、增长业务副总裁杨攀近期从硅基流动离职，正考虑再次创业。
当很多具身智能公司更关心机器人先在哪些场景里跑通商业化时，自变量更想寻找哪条路径能够通往 AGI。
唯一一家同时被四家互联网大厂（字节、美团、阿里、小米）投资的具身智能公司。
AI医疗，又一巨头涌入！
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
相似度超越Seed-TTS、MiniMax-Speech等知名模型。昨晚，美团LongCat团队发布了文本转语音模型LongCat-AudioDiT，并开源1B、3.5B参数量的版本。这一模型的最大特点，是彻底抛弃了梅尔谱等中间表示，直接在波形潜空间进行基于扩散模型的文本转语音。通俗地说，这一模型直接根据声音本身的规律进行生成，“雕刻”出最原始的声音波形，从根源阻断数据转换的级联误差。
当所有人盯着大模型时，美团看到了什么？
近期，复旦大学 NLP 实验室（FDU NLP）、北京大学知识计算实验室（KCL）联合美团 LongCat Team 提出了一种 Block Diffusion 推理模型 Test-Time Scaling 新框架 TDAR，通过引入 “粗思考，细求证” (Think Coarse Critic Fine, TCCF) 范式与有界自适应置信度解码