自主AI机器人"MAMA BEAR"创造出世界上最耐冲击的形状

自主AI机器人"MAMA BEAR"创造出世界上最耐冲击的形状 MAMA BEAR 是"快速制造建筑贝叶斯实验自主研究力学"（Mechanics of Additively Manufactured Architectures Bayesian Experimental Autonomous Researcher）的缩写，它先用三维打印出小型结构，然后将其轻轻放入液压机中压碎。当它把每一个小结构压扁成小塑料薄饼时，它会测量它们的能量吸收情况。然后，MAMA BEAR 将这些数据存储在数据库中，记录下每一个设计及其缺陷或改进之处，然后再对设计稍作修改，并孜孜不倦地用 3D 打印机打印出另一个迭代版本在过去的连续三年中，MAMA BEAR 一直在这样做。迄今已超过 25 万次。为此，MAMA BEAR 创造了 75% 能量吸收的新效率世界纪录，打破了之前 71% 的纪录。这个机器人是ENG机械工程副教授基思-布朗（Keith Brown）和他在KABlab实验室的团队的心血结晶。他在 2018 年萌生了这个想法，到 2021 年，实验室建成，MAMA BEAR 也开始寻找恰到好处的设计。根据波士顿大学的文章，机器人"在相当于一匹成年阿拉伯马站在四分之一硬币上的压力下"粉碎其作品，成年阿拉伯马的体重中位数大约为 880 磅（400 千克）。美国 25 美分硬币的直径为 0.955 英寸（24 毫米）。换算后约为 1,253 psi（86 bar）。波士顿学院正在尝试制造最高效的机械吸能结构，以满足大量不同的潜在应用需求。美国国家科学基金会和美国陆军都参与了这个项目。陆军正在利用这些数据，为战场士兵设计一种新的头盔衬垫。在这种应用中，能量吸收效率提高 4% 就意味着生与死的区别。或者这些可能是新的包装花生。新的汽车保险杠设计。运动防护装备。潜在用途不胜枚举。这是一种微妙的平衡，既要努力创造一种形状和结构，使其不会太硬而损坏要保护的东西，又要足够坚固，能够吸收任何冲击力。据估计，在寻求最高效结构的过程中，可能出现的设计超过一万亿种，更不用说所使用的材料了。到目前为止，波士顿大学在设计中使用了 TPE、TPU-1、2 和 3、尼龙、PETG 和 PLA。我们期待 MAMA BEAR 在不断追求完美的过程中取得更多成就。研究小组在《自然-通讯》（Nature Communications）上发表了一篇详细的论文，其中包含支持他们新纪录的所有科学数据。 ... PC版： 手机版：

OpenAI Q*（Q-Star）更多信息爆料和猜测：- Q*可能具备自主学习和自我改进的能力。- Q*模型可进行自主决策，可能

OpenAI Q*（Q-Star）更多信息爆料和猜测：- Q*可能具备自主学习和自我改进的能力。- Q*模型可进行自主决策，可能已具备轻微自我意识。- GPT-Zero项目解决了数据问题，自己“生产”数据。- OpenAI可能正在利用计算机合成数据进行训练。 #抽屉IT

是一款更强大的自主智能体，具备完全自治的能力，也就是自主完成目标理解、规划、执行和反馈迭代多项任务。

是一款更强大的自主智能体，具备完全自治的能力，也就是自主完成目标理解、规划、执行和反馈迭代多项任务。 AutoAgents.ai自称是「行业内第一个在真实业务场景里跑通可用的自主智能体产品」，可以做到像真人一样，全天无休地策划、运营一个社交媒体账号，为客户节省大量成本。 5、央国企比想象中更拥抱AI agent。 不止一家「AI agent 平台」创业公司，都在 PR 稿中提到了电网方面的国央企客户。 所以的 PR 稿，来自郎瀚威 Will 整理的Gpts国产平台表单： 下图由kimi chat 协助整理：#AI工作流

科学家创造出世界上最小、最轻、最快的全功能微型水黾机器人

科学家创造出世界上最小、最轻、最快的全功能微型水黾机器人 华盛顿州立大学的研究人员开发出了体积最小、速度最快的微型机器人，有望改变从人工授粉到外科手术的各个领域。这些机器人利用形状记忆合金进行运动，比以前的型号明显更轻、更快，通过模仿自然界昆虫的行为，有望实现更高的自主性和效率。图片来源：西悉尼大学图片社速度和微型化方面的突破机械与材料工程学院的博士生、这项研究的第一作者康纳-特里格斯塔德（Conor Trygstad）说："与这种规模的其他微型机器人相比，这是非常快的速度，尽管它仍然落后于它们的生物亲戚。一只蚂蚁通常重达五毫克，移动速度可达每秒近一米。"微型机器人的关键在于使机器人移动的微型致动器。特里格斯塔德利用一种新的制造技术，将致动器微型化到不足一毫克，这是目前已知最小的致动器。一个西悉尼大学创造的机器人被放在一个25美分硬币旁边，以显示其大小。资料来源：西悉尼大学领导该项目的西悉尼大学机械与材料工程学院工程学副教授 Néstor O. Pérez-Arancibia 说："这些致动器是迄今为止为微型机器人开发的最小、最快的致动器。"先进的致动器技术致动器使用一种称为形状记忆合金的材料，这种材料在加热时能够改变形状。之所以称之为"形状记忆"，是因为它能记住并恢复到原来的形状。与移动机器人的典型电机不同，这些合金没有任何活动部件或旋转组件。Trygstad 说："它们的机械性能非常好，轻型致动器的开发开辟了微型机器人技术的新领域。"形状记忆合金一般不用于大规模机器人运动，因为它们的速度太慢。但在西悉尼大学的机器人中，执行器是由两根直径为 1/1000 英寸的微小形状记忆合金线制成的。只需少量电流，这些金属丝就能轻松加热和冷却，使机器人能够以每秒 40 次的速度扇动鳍或移动脚。在初步测试中，致动器还能举起超过自身重量 150 倍的物体。与其他用于使机器人移动的技术相比，SMA 技术也只需要极少量的电力或热量就能使机器人移动。未来方向与改进Trygstad 说："SMA 系统对供电系统的要求要低得多。"他是一名狂热的钓鱼爱好者，长期以来一直在观察水黾，并希望进一步研究它们的动作。虽然西悉尼大学的水黾机器人是用扁平的拍打动作来移动自己，但自然界的昆虫会用腿做更有效率的划船动作，这也是真正的昆虫能移动得更快的原因之一。研究人员希望模仿另一种昆虫，开发出一种既能在水面上也能在水面下移动的水黾型机器人。他们还在努力利用微型电池或催化燃烧技术，使机器人完全自主，不受电源束缚。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家创造出用腹部控制的“第三只手臂”

科学家创造出用腹部控制的“第三只手臂” 为了进行这项研究，我们制作了一个装置，让用户坐在其中，同时抓住两个外骨骼式手臂上的把手，并佩戴一个配备传感器的腰带，以检测他们的图表运动。他们还戴着一个 VR 头盔，通过它来观看虚拟环境。通过移动外骨骼手臂，用户可以在 VR 世界中用虚拟版的真实手臂执行任务。此外，通过以特定方式移动横膈膜，用户还可以控制虚拟的第三只手臂。第三只手臂位于虚拟左臂和右臂之间，设计成对称的六指手两侧都有一个拇指这样就不会被认为属于某一侧或另一侧。在对 61 名志愿者进行的 150 次测试中，事实证明大多数人都能轻松掌握这种设置。重要的是，测试对象能够在控制左右手臂的同时控制第三只手臂有点像同时拍头和揉肚子。在操作第三只手臂时，参与者还能参与对话，并将视线从任务上转移开。在随后的研究阶段，志愿者的胸前绑上了一个实体机械臂。该装置实际上只是一根从底座伸进和伸出的杆，但使用者仍然可以移动它，让它的"手"按照指示悬停在给定的目标圆圈上。尽管如此，这项研究并不是专门为了开发实用的第三机械臂。"这种第三臂控制的主要动机是了解神经系统，"米塞拉说。"如果你挑战大脑做一些全新的事情，你就能了解大脑是否有能力做到这一点，以及是否有可能促进这种学习。然后，我们就可以将这些知识用于开发残疾人的辅助设备或中风后的康复方案等。"有关这项研究的论文最近发表在《科学机器人学》（Science Robotics）杂志上。您可以在下面的视频中看到虚拟和实体第三只手臂的动作。 ... PC版： 手机版：

开源Agent框架，用于操作智能手机应用，具有学习能力，可以通过自主探索或观察人工演示来学习操作新的应用，并生成知识库以执行复杂

开源Agent框架，用于操作智能手机应用，具有学习能力，可以通过自主探索或观察人工演示来学习操作新的应用，并生成知识库以执行复杂任务。 该框架通过简化的动作空间模拟人类交互，无需后端访问，适用于各种应用。 | #框架