機器人開發環境邁入「標準化、開源化、端對端」新時代
從Isaac Teleop的直覺操控，到LeRobot v0.6.0的資料與API統一，再到GR00T N1.7 的強大具身智慧，最後在DGX Spark上實現快速閉環——這套工作流程成功構建了一座連接虛擬與現實、連接頂尖硬體與開源生態的橋樑。
訓練方法大突破：MimicDroid讓人形機器人看影片學習動作！
由UT Austin提出的 MimicDroid，首創了完全不需要機器人遠端操作資料的端對端 ICL 訓練框架，而是直接把「人類日常活動影片（Human Play Videos）」當作唯一的訓練資料源，這技術是如何實現的呢？
微創手術需求升溫 智慧醫療機器人市場加速成長
逐漸成長的市場需求讓手術機器人成為現代手術室中不可或缺的核心平台，日本電子元件大廠村田製作所（Murata）最新發布的應用白皮書對該應用市場現況與關鍵零組件做了詳細的解析。
如何實現長時運作Agentic AI：NVIDIA NemoClaw與Nemotron
2026年，AI 領域迎來了一場根本性的典範轉移（Paradigm Shift）——長時運作（Long-Running）Agentic AI 成為新一代技術的核心主旋律。本文將剖析NVIDIA提出的兩大解方：NemoClaw及Nemotron。
TensorFlow vs. PyTorch：AI框架之戰，誰是最佳選擇？
Google 的 TensorFlow 與 Meta 的 PyTorch，代表著兩條截然不同的技術哲學，也各自影響著全球數百萬名 AI 開發者，本文將剖析兩大陣營的發展現況與優劣勢比較。
Real-to-Sim-to-Real：探討SLAM、Digital Twin與Physical AI的共生關係
沒有 SLAM，Physical AI 就如同蒙上雙眼；沒有 Digital Twin，Physical AI 的大腦便缺乏深度思考與模擬的空間；而沒有 Physical AI，Digital Twin 就只是個好看卻無法干預現實的虛擬看板。當三者結合時，便形成了一個完美的「感知-決策-執行」虛實融合閉環（Closed Loop）。