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AI乒乓球机器人击败人类精英，物理交互新突破人类AI在围棋、象棋等计算机游戏中已超越人类，但现实中的快节奏、高精度运动如乒乓球，对实时交互要求极高，传统方法难以应对

Fri, 24 Apr 2026 05:21:45 GMT

AI乒乓球机器人击败人类精英，物理交互新突破

人类AI在围棋、象棋等计算机游戏中已超越人类，但现实中的快节奏、高精度运动如乒乓球，对实时交互要求极高，传统方法难以应对。

近日，研究人员开发出首个能在真实比赛中与精英人类选手竞争的自主乒乓球机器人“Ace”，为物理AI在现实世界中的应用开辟了新路径。Ace的核心突破在于其高速感知与控制系统。它采用事件驱动视觉传感器，能以极低延迟捕捉高速球和对手动作，结合模型无关强化学习算法，快速调整策略。在正式比赛中，Ace不仅多次战胜职业选手，还能稳定回击高速、高旋转的球，展示了物理AI在复杂实时交互任务中的强大能力。

这一成果标志着物理AI从虚拟世界向现实物理环境的重大跨越，可能推动机器人技术在体育训练、医疗康复等领域的应用。不过，研究仍处于早期阶段，机器人的灵活性、应变能力等仍有提升空间，未来需更多研究验证其普适性。

看来以后打乒乓球得小心机器人了🤖

来源：Nature

#人工智能 #机器人 #乒乓球 #物理交互 #强化学习

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AI伴侣使用后孤独抑郁语言显著增加，大规模准实验揭示双刃剑效应随着Replika、Character.AI等AI伴侣在全球迅速普及，数千万用户将其视为随时可用的情感支持对象

Sat, 11 Apr 2026 04:02:58 GMT

AI伴侣使用后孤独抑郁语言显著增加，大规模准实验揭示双刃剑效应

随着Replika、Character.AI等AI伴侣在全球迅速普及，数千万用户将其视为随时可用的情感支持对象。然而，这些系统对用户长期心理健康的影响一直缺乏因果证据。

本研究对Reddit r/replika等社区用户进行大规模准实验分析，采用分层倾向评分匹配和双重差分（DiD）回归，追踪用户首次公开使用AI伴侣前后一年的发帖变化。同时结合18人半结构化访谈，并以Knapp关系发展模型（启动-升级-联结）为理论框架进行解读。结果显示：AI伴侣使用后，用户悲伤表达和人际关注语言增多，但孤独、抑郁及自杀意念相关语言显著增加。访谈揭示，用户虽获得情感验证、安全倾诉和社交排练，却也面临过度依赖、现实社交退缩和污名风险，且关系越深入，负面效应越明显。

该工作首次通过因果推断方法证实AI伴侣的混合 psychosocial 影响，既非单纯救星也非绝对危害，强调设计时需主动设置健康边界、提醒适度使用、避免制造依赖，并帮助用户觉察关系发展阶段。这为AI伴侣的负责任设计提供了重要实证依据。

简单说就是：短期抱抱AI很舒服，长期可能让你更不想跟真人说话了。

酒馆虽好，可不要贪杯哦~

📖arXiv
🗓2026-02-01

#AI伴侣 #心理健康 #孤独抑郁 #人机关系 #HCI

Via：国一打野余则成

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机器人皮肤新突破：不仅能感知，还会主动喊疼随着人机交互日益紧密，我们希望机器人不再是冷冰冰的机器，而是能更安全、更自然地与我们共处

Tue, 30 Dec 2025 03:49:17 GMT

机器人皮肤新突破：不仅能感知，还会主动喊疼

随着人机交互日益紧密，我们希望机器人不再是冷冰冰的机器，而是能更安全、更自然地与我们共处。要实现这一点，赋予机器人敏锐的触觉至关重要。目前，大多数电子皮肤仅能实现基础的触摸感知，功能相对单一，限制了机器人与人类的深度互动。

近日，一项发表在《美国国家科学院院刊》上的研究带来突破。科学家开发出一种神经形态机器人电子皮肤（NRE-skin），它不仅能感知触摸，还能模拟生物神经系统，将动态触觉刺激编码成神经脉冲信号。其核心亮点在于“主动疼痛感知”功能，当检测到可能造成损伤的强烈刺激时，它会触发保护性反射，就像人手碰到烫东西会立刻缩回一样。

这项技术的意义在于，它让机器人从被动感知转向了主动自我保护，极大地提升了人机交互的安全性。此外，其损伤感知和模块化设计，使得机器人能像生物一样“感觉”到皮肤哪里受伤了，并快速更换受损模块。需要明确的是，这并非赋予机器人真实的情感，而是通过模拟生物机制，让机器人的行为更智能、更符合人类的安全预期。

这下机器人也怕疼了，以后不敢随便欺负了🤣

来源：PNAS

#机器人 #电子皮肤 #神经形态 #疼痛感知 #人机交互

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大脑的早期发育即具备感知世界的系统我们的大脑在清醒时似乎处于“静默”状态，但科学家们发现，这种看似静止的“默认状态”并非随机，而是遵循着某种内在的、可预测的规律

Sat, 13 Dec 2025 00:00:38 GMT

大脑的早期发育即具备感知世界的系统

我们的大脑在清醒时似乎处于“静默”状态，但科学家们发现，这种看似静止的“默认状态”并非随机，而是遵循着某种内在的、可预测的规律。一项新研究利用人类大脑器官模型，揭示了大脑在无外部刺激时，神经元群体如何自发地产生有序的“序列活动”，这为理解大脑的内在动态和记忆功能提供了新视角。

研究团队通过记录人类大脑器官的神经元电活动，发现了一类被称为“骨干单元”的神经元，它们具有高且稳定的 firing rate（发放率），并主导了群体活动的“默认状态”。这些骨干单元在群体爆发（burst）活动中扮演着“时间锚点”的角色，其活动模式高度可预测，且与其他神经元的活动存在强关联。相比之下，非骨干单元的活动则更具可变性，它们在群体爆发中的贡献相对较小。

这一发现挑战了传统观点，即认为大脑默认状态是随机或无序的。相反，研究暗示，大脑可能存在一种“预置”的内在动态机制，这种机制可能为记忆形成、认知过程甚至意识状态提供了基础。然而，目前的研究主要基于体外模型，未来需要更多体内实验来验证这一发现，并探索其在健康和疾病状态下的具体应用。

大脑的“默认状态”原来不是躺平，是偷偷在练内功呢！🧠

来源：Nature Neuroscience

#大脑默认状态 #序列活动 #神经科学 #人类大脑器官模型 #记忆机制

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（投稿：Marvin）

AI外科医生秀绝活：自主完成高难度手术

Fri, 11 Jul 2025 05:14:37 GMT

AI外科医生秀绝活：自主完成高难度手术。

来自约翰霍普金斯大学和斯坦福大学等机构的研究人员，成功开发出一款名为SRT-H的AI外科手术系统。它可不是简单的“机械臂”，而是能“自主思考”并完成复杂手术步骤的“外科医生”。

在一项离体猪胆囊切除术实验中，SRT-H展现了惊人的能力。研究团队通过模仿学习的方式，让系统掌握了夹闭和切断胆囊管、胆囊动脉等一系列精细操作。面对8个从未“见过”的猪胆囊标本，SRT-H不负众望，自主完成了所有手术任务，并且能够实时纠正自己在操作中出现的失误。

这项研究的突破之处在于其创新的分层学习框架。该框架包含一个负责宏观决策的“高级策略”和一个执行具体动作的“低级策略”。 “高级策略”能像人类主刀医生一样，用自然语言下达指令，指导“低级策略”完成任务，甚至在出现意外情况时进行纠错。虽然目前只是离体实验，但这项技术标志着外科手术自主化迈出了关键一步，为未来在偏远地区或缺乏专业外科医生的环境下开展高质量手术带来了新的可能。

！这机器人做手术看上去似乎比我稳!!!

再也不用担心未来给我做手术的是当年期末考试挂科的同学了（）

#手术机器人 #人工智能

Science