1月11日·影智XBOT：具身智能的商业化落地先锋

1月11日·周日  AI工具和资源推荐

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影智XBOT：具身智能的商业化落地先锋

影智XBOT凭借其独特的具身智能技术，在全球100多个城市成功落地，累计制作咖啡超过400万杯。与传统人形机器人不同，影智XBOT专注于实用性和效率，通过机械臂协作实现冷热双杯咖啡的同时制作，并利用AI技术为每杯咖啡生成独一无二的印花。其成功的关键在于将具身智能应用于实际场景，解决了人力瓶颈和运营效率问题。影智XBOT的创始人唐沐强调，具身智能的价值在于解决具体问题，而非单纯追求拟人化外形。这一理念使其在咖啡制作领域取得了显著的商业成功，也为具身智能的未来发展提供了新的思路。来源：微信公众号【机器之心】

英伟达GDPO：多奖励优化的新突破

英伟达提出了一种新的策略优化方法——组奖励解耦归一化策略优化（GDPO），旨在解决多奖励优化中的挑战。与传统的GRPO方法相比，GDPO通过对每个奖励信号分别进行归一化，避免了不同奖励之间的信息损失，从而更准确地捕捉奖励的相对差异。在工具调用、数学推理和代码推理等任务中，GDPO均表现出优于GRPO的性能，显著提升了训练的稳定性和收敛性。这一方法为强化学习在多奖励场景下的应用提供了新的解决方案，有望推动AI系统在复杂任务中的表现。来源：微信公众号【机器之心】

港大新研究：联邦学习的安全隐患

香港大学等机构的研究团队在IEEE TPAMI上发表了一篇关于联邦学习中梯度反转攻击（GIA）的深度研究。研究对GIA进行了系统性分类，将其分为基于优化、基于生成和基于分析的三大类，并从理论和实验层面深入分析了这些攻击方法的有效性和局限性。研究发现，尽管GIA存在威胁，但通过合理的设计和协议规范，如增大Batch Size和采用多步本地训练，可以有效提升联邦学习系统的安全性。这一研究为联邦学习的安全性提供了全面的评估和实用的防御指南。来源：微信公众号【机器之心】

小模型层数的“玄学”：32层最佳

知名开源项目OpenEvolve的作者Asankhaya Sharma通过实验发现，小模型的层数对性能有显著影响。研究显示，12层、32层和64层的小模型表现较好，而16层、24层和48层的模型则表现较差。这一现象的关键在于“隐藏维度”是否大于等于512。实验还发现，现代架构在小模型（70M参数）上的表现差异不大，而模型的“形状”（深度-宽度比）更为重要。此外，扩散模型在推理速度和事实准确性方面具有独特优势。基于这些发现，作者推出了Dhara-70M模型，结合了自回归和扩散模型的优点。来源：微信公众号【量子位】

改变世界的产品，最初都是支线项目

许多改变世界的产品，如DeepSeek、Qwen、Claude Code、ChatGPT、PyTorch、Gmail、Twitter和Slack，最初都是作为公司的支线项目启动的。这些项目并非公司战略的核心部分，但最终却取得了巨大的成功。例如，DeepSeek是幻方量化的支线项目，Qwen是阿里的支线项目，Claude Code是Anthropic的支线项目。这些项目之所以能够成功，是因为它们在早期获得了足够的自主权和试错空间，能够快速迭代并适应市场需求。随着AI技术的发展，支线项目的探索成本降低，反馈速度加快，未来可能会出现更多类似的“逆袭”故事。来源：微信公众号【量子位】