12月26日

仅18.5厘米，Mugatu双足机器人实现轻装前行

卡内基梅隆大学科研团队近日研发了 Mugatu 机器人，采用新的行走机制，目前将高度压缩到 18.5 厘米（7.3 英寸）上，未来希望进一步简化压缩，降低至 4 厘米（1.6 英寸）以内。Mugatu 的设计灵感来自 Wilson Walkie，后者是 20 世纪 30 年代比较流行的无动力木制人偶，当人偶被放置在坡道的顶部后，利用重力来回拖曳腿来走到底部。Mugatu 通过臀部马达来模拟双足运动，机器人开始时站立不动，双腿并排。然后电机驱动摆动左腿，机器人的重心会移动到左腿上，机器人向前倾斜并把重心放在左脚上。Mugatu 再以左脚为支撑，由电机控制右腿移动，然后循环往复，实现行走。来源：凤凰新闻-IT之家

Emu2：新一代生成式多模态模型

2023年12月21日，智源研究院开源发布新一代多模态基础模型Emu2，通过大规模自回归生成式多模态预训练，显著推动多模态上下文学习能力的突破。Emu2在少样本多模态理解任务上大幅超越Flamingo-80B、IDEFICS-80B等主流多模态预训练大模型，在包括VQAv2、OKVQA、MSVD、MM-Vet、TouchStone在内的多项少样本理解、视觉问答、主体驱动图像生成等任务上取得最优性能。Emu2是目前最大的开源生成式多模态模型，基于Emu2微调的Emu2-Chat和Emu2-Gen模型分别是目前开源的性能最强的视觉理解模型和能力最广的视觉生成模型。Emu2-Chat可以精准理解图文指令，实现更好的信息感知、意图理解和决策规划。Emu2-Gen可接受图像、文本、位置交错的序列作为输入，实现灵活、可控、高质量的图像和视频生成。来源：微信公众号【智源研究院】

印度正测试通过AI改善天气预报精度 应对极端气候

12 月 24 日消息，据路透社当地时间周五报道，印度正在测试使用 AI 构建气候模型，从而改善天气预报精度。当地的一名高级气象官员表示，在印度这个幅员辽阔的国家，暴雨、洪水和干旱等极端气候出现频次越来越多，正不断蔓延。据报道，印度气象局正使用超级计算机来提供基于数学模型的预报，将 AI 与扩展的观测网络结合使用，从而能够以更低的成本生成更高质量的预报数据。当地政府周四表示，希望通过将 AI 融入传统模型的方式生成天气预报。印度理工学院德里分校助理教授 Saurabh Rathore 表示，“AI 模型不需要运行超级计算机所需要的高成本，它甚至可以在高性能台式机,上运行。此外，英国气象局也表示 AI 可以“彻底改变”天气预报。报道称，目前世界各地的气象机构都在关注 AI，因为能够降低成本、提高速度。来源：凤凰新闻-IT之家