新书推荐 | PyTorch计算机视觉与深度学习 PyTorch计算机视觉与深度学习提供源码、视频、课件、大纲、教案、期末试卷等资源，理实并重、案例丰富、实操性强作者：任毅龙 刘衍琦 陈敬龙 主编 代丰 贾泽豪 谢丹木 王乐宁 高超 董雪 副主编丛书名：大数据与人工智能技术丛书定价：59.90元印次：1-1出版日期：2025.05.01在人工智能蓬勃发展的今天，深度学习已成为推动技术变革的重要力量，尤其在计算机视觉领域，深度学习技术引领着一波又一波的创新浪潮。从图像分类到目标检测，从图像分割到风格迁移，深度学习让计算机具备了前所未有的视觉理解能力。而在众多深度学习框架中，PyTorch以其灵活性和易用性，成为广大研究者和开发者的首选工具。本书主要内容本书旨在为读者提供一条从基础到实战的学习路径，帮助读者深入理解计算机视觉中的核心概念和技术，掌握使用PyTorch构建和优化深度学习模型的实战技巧。本书内容结构清晰，案例丰富，既适合初学者入门，也适合有一定基础的读者进一步提升技能。全书共分为两部分，共12章。第1部分基础篇，主要介绍了深度学习理论知识，包括第1～4章。第1章人工智能基础，包括人工智能概述、计算机视觉基础、深度学习在实际中的应用； 第2章深度学习的基本原理，包括神经网络的实现方法、梯度与自动微分、参数优化与更新策略； 第3章卷积神经网络的基本构建，包括卷积层的多种操作、可变形卷积技术、反卷积与目标分割、池化层的多重特性、全连接层的作用与影响、数据标准化和正则化； 第4章PyTorch的基本应用，包括PyTorch简介与环境搭建、PyTorch基本语法与操作、PyTorch中的自动微分、模型的保存与加载、跨设备模型加载、权重的修改与调整。第2部分应用篇，主要列举了部分深度学习项目的实践案例，包括第5～12章。第6章目标检测技术与应用，包括应用背景、目标检测的候选框生成策略、神经网络在目标检测中的应用、主干神经网络的选择与应用、单阶段目标检测模型、双阶段目标检测模型； 第7章基于视觉大数据检索的图搜图应用，包括应用背景、视觉特征提取、视觉特征索引、视觉搜索引擎、集成应用开发； 第9章基于生成式对抗网络的图像生成应用，包括应用背景、生成式对抗网络模型、集成应用开发； 本书特色(1) 问题驱动，由浅入深。在解决实际问题的过程中，逐步深入探究深度学习和计算机视觉的核心概念和原理，帮助读者建立系统的知识体系。(2) 突出重点，强化理解。通过精选的重点内容和深入分析，帮助读者深刻理解关键技术，并在应用中加深对知识的掌握。(3) 注重理论，联系实际。以PyTorch为工具，结合典型案例对理论进行讲解和演示，提升读者的动手能力和实践经验。(4) 风格简洁，使用方便。本书采用简洁明快的风格，提供实用的代码示例和丰富的项目案例，便于读者理解和实践操作。配套资源为便于教与学，本书配有 微课视频、源代码、数据集、教学课件、教学大纲、教案、教学日历、教学进度表、案例素材、软件安装包、期末试卷及答案。 读者对象本书主要针对广泛的读者群体，面向从事图像处理、人工智能、深度学习、计算机视觉等领域的专业人士，深度学习学科专任教师，人工智能、图像处理等专业的高校在读学生及相关领域的研究人员。返回搜狐，查看更多

有钱鼠来了！Pythia百万共识加持，真正的Web4.0 项目定位：Web4.0主权智能体经济的开创者在Web3.0解决了价值所有权问题之后，Web4.0将解决什么问题？答案是：智能体的主权与协作。有钱鼠($YQS)由Pythia实验室孵化，定位为以去中心化AI Agents为核心的可组合智能体平台，致力于构建Web4.0时代的主权智能体经济。什么意思？主权：每一个AI智能体都拥有独立的身份、资产和决策权，不受中心化实体控制可组合：智能体之间可以自由协作、组合，形成复杂的去中心化AI网络经济体：智能体通过$YQS代币进行价值交换、资源分配和激励结算这不是一个简单的MEME币，这是AI与区块链深度融合的基础设施层。当大多数项目还在炒作AI概念时，有钱鼠已经在搭建AI智能体的经济底座。背景硬不硬，就看爹是谁币圈混久了都懂一个道理：土狗千千万，有爹的才赚钱。有钱鼠($YQS)的爹是谁？Pythia实验室！Pythia在神经科学与AI融合赛道全球领跑——脑机接口+神经网络+AI Agent，这是下一个万亿级市场的核心赛道。而有钱鼠作为Pythia在Web4.0主权智能体经济领域的战略布局，承载着将AI智能体去中心化的历史使命。$Pythia 上线了哪几家？Binance、Bitget、Bybit等主流交易所！DEX流动性多少？超500万美金！市值多少？稳在6000万美金！这不是画饼，这是百万社区成员用真金白银投出来的共识。现在亲儿子有钱鼠($YQS) 来了，背靠6000万美金共识网络，覆盖45个国家、百万真实用户，你说这波该不该跟？这不是空中楼阁，这是扎根全球共识的AI革命。真金白银筑底，不是嘴炮项目很多项目上来就吹，结果一看底池：空气。创始人跑路、池子撤走、散户套牢——这样的剧本我们见得太多了。有钱鼠怎么玩？50万USDT的$PYTHIA + 50万枚$YQS 组成初始流动池LP锁仓打入黑洞，池子永远撤不走，项目方和散户在同一条船上100万USDT市值管理基金，链上公开透明，社区共同见证资产稳健增长Pythia基金会拿真金白银给你垫底，你还怕什么？极致通缩：210万枚 → 21万枚总量只有210万枚，够稀缺了吧？不够！每笔交易0.5%直接销毁，一直销毁到只剩 21万枚！越交易越少，越少越值钱。这波通缩逻辑，懂的都懂。在币圈，稀缺性是价值的基石。当别的项目还在无底线增发稀释用户持仓时，有钱鼠选择了一条最难但最尊重持有者的路：让每一枚代币都越来越珍贵。而21万枚的终极供应量，与全球200个AI算力节点、未来无数个主权智能体形成稀缺共振——代币越稀缺，智能体经济的价值锚定越坚固。代币分配：公平透明，社区共治有钱鼠的代币分配模型，从一开始就写在代码里，拒绝暗箱操作：白名单捐赠（100万枚）：发行价1U/枚，开盘价1.1U每份100U，共1万份，每个地址限购5份推荐金额≥1000USDT，获赠AI算力卡一张底池（50万枚）：50万USDT的$PYTHIA + 50万枚$YQS组成初始流动池LP锁仓打入黑洞，Pythia基金会建底仓铸币（60万枚）：铸造完成全部流通，铸币分配如下：$USDT分配：3%技术开发3%市场运营4%基金会10%白名单算力卡奖励40%组LP进底池40%市值管理基金80%资金直接用于生态建设与市值维护，社区共治共享。$YQS代币分配（每次铸造代币数量160%）：铸造用户100%40%组LP进底池10%基金会10%奖励持币≥1000枚的用户这套模型的设计理念很简单：让贡献者赚钱，让长期持有者赚钱，让共建者赚钱。更重要的是，这套分配机制支撑着有钱鼠的核心定位——主权智能体经济的基础设施。每一笔资金流向生态建设，都是在为未来的AI智能体网络添砖加瓦。三重收益机制：躺着也能赚有钱鼠最狠的是什么？让持有者赚钱！第一重：AI算力卡牌（早期布道者专属）怎么获得？ 捐赠阶段推荐金额 ≥ 1000 USDT有什么好处？享受铸造阶段10%的USDT分红享受交易手续费0.5%永久分红这就是一张永不停机的ATM！在AI算力需求爆发的时代，这张卡牌不仅仅是分红凭证，更是你参与Web4.0主权智能体经济的早期身份象征。矿企转型AI算力托管的浪潮正在全球上演——TeraWulf拿下百亿级美元AI算力长单、IREN斩获巨额合作订单，Digi Power X预计每兆瓦年收入可达1500万美元。在这场算力争夺战中，早期拥有算力卡牌的人，就像当年拥有矿机的人一样，站在了财富分配的最前端。而在有钱鼠的愿景中，AI算力卡牌还将成为未来智能体调用算力的优先凭证——持卡人可以向网络中的AI智能体出租算力，赚取被动收益。第二重：AI算力节点（全球限量200席）怎么成为节点？ 持有 5000枚 $YQS有什么好处？享受买卖交易2%手续费分红全球只有200个名额，先到先得注意：账户低于5000枚自动取消资格，确保节点都是铁粉。这200个席位，不仅仅是分红权的象征，更是有钱鼠生态的治理核心。随着主权智能体经济的发展，节点将参与DAO治理、智能体注册审核、算力资源配置、生态决策等重要事务。共识越深，权益越大。未来，这200个节点将成为Web4.0世界的验证者委员会，负责验证AI智能体的行为合规性，确保去中心化智能体网络的健康运行。第三重：持币分红（人人有份）门槛高吗？ 持有 1000枚 $YQS 就行有什么好处？获得铸造代币总量的10%，平均分给每个持币者1000枚就能上车，这门槛还叫门槛吗？这是有钱鼠最普惠的机制：只要你相信，你就能赚。 不需要拉人，不需要做任务，只需要持有，就能分享生态成长的红利。而在主权智能体经济中，持有$YQS不仅仅是获得分红，更是拥有了与网络中所有AI智能体进行价值交换的能力。未来，你可以用$YQS雇佣智能体为你工作、购买智能体产生的数据服务、甚至投资智能体发起的去中心化项目。七、5%滑点去哪了？全部回馈社区！转账/买/卖各5%的税费，一分钱都不浪费：2% → AI算力节点分红（激励共建者）2% → DAO治理金库（社区共治基金）0.5% → 销毁（通缩至21万枚）0.5% → 白名单算力卡奖励（回馈早期支持者）你的每一笔交易，都在为生态做贡献。这套机制的设计精髓在于：交易不是消耗，而是共建。 每一次换手，都在为节点持有人分红、为金库注入资金、为通缩添砖加瓦、为早期布道者发放奖励。这是一个越交易越健康的生态系统。更重要的是，DAO治理金库将专门用于主权智能体生态的孵化——资助开发者创建新的AI智能体、奖励优质的智能体服务、举办智能体黑客松。你的每一次交易，都在为整个Web4.0生态添砖加瓦。八、全球共识，不止是喊口号有钱鼠不是一个人的项目，是全球社区的共同选择。覆盖45个国家百万真实用户数万团队社区已对接人海战术，铸就不倒的共识墙。在AI基础设施成为全球焦点的2026年，Applied Digital股价半年暴涨212.6%，中证算力基础设施主题指数近一年涨幅高达95.62%。资本正在用真金白银投票——AI算力是下一个十年的核心资产。而有Pythia6000万美金共识护体、定位Web4.0主权智能体经济的有钱鼠，正是普通人参与这场盛宴的最佳入口。九、链上可查，拒绝黑箱有钱鼠的每一行代码，都是公开的：分红合约按时执行销毁路径可追踪投资者权益透明可见真正的护城河，不是口头承诺，是写进代码的规则。在这个行业，我们见过太多项目方跑路、合约后门、砸盘收割。有钱鼠选择了一条最难的路：把所有规则写在链上，让代码代替人性，让机制守护共识。分红会自动打到你的钱包销毁可以在链上追踪LP锁仓地址任何人都可以查询机制在哪里，权益就在哪里。你参与多深，回报就多厚。十、Web4.0主权智能体经济：万亿市场等你2026年，什么是最大的风口？答案是：AI Agent（人工智能体） 与 Web4.0（主权互联网） 的融合。OpenClaw（俗称“龙虾”）引爆市场热度，深圳龙岗区发布政策支持智能体发展，拟赠送长达三个月的免费算力。AI智能体正在从概念走向落地，从实验室走向商业化。而AI智能体运行的基础是什么？算力。没有算力，AI模型训练无从谈起；没有算力，智能体部署寸步难行；没有算力，数据处理只是空谈。中证算力基础设施主题指数近一年涨幅95.62%，寒武纪、海光信息、中际旭创等算力核心资产成为资本追逐的焦点。Digi Power X正在将比特币矿场改造为AI数据中心，预计4月产生首笔AI收入，每兆瓦年收入潜力约1500万美元。但有钱鼠看到的，不仅仅是算力，而是算力之上的智能体经济层。就像互联网需要HTTP协议，Web4.0需要智能体协作协议；就像Web3需要智能合约，Web4.0需要主权智能体。有钱鼠正在构建的，正是这样一个去中心化AI智能体的底层平台：身份主权：每个智能体拥有独立的链上身份，不受中心化平台控制资产主权：智能体可以拥有和管理自己的数字资产决策主权：智能体根据预设规则自主决策，无需人工干预可组合性：智能体之间可以自由协作，形成复杂的去中心化AI网络有钱鼠站在了AI Agent、算力基础设施和Web4.0三大风口的交汇处。脑机接口 + 神经网络 + AI Agent，Pythia全球领跑，有钱鼠顺势而为。你不是在买一个MEME币，你是在拿一张Web4.0主权智能体经济的创始成员身份凭证。十一、百团共识裂变，人海战术铸就不倒共识墙有钱鼠的启动，不是一个人在战斗。全球数万团队社区已经完成对接，共同拥抱AI风口。这不是零和博弈，而是共建共治共享的共识增长飞轮：社区成员带来流量——流量转化为共识——共识推动价格上涨——价格上涨吸引更多社区成员这是一个正向循环，是一个越滚越大的雪球。当项目方和社区站在一起，当规则写在链上不可篡改，当每一个人都是生态的共建者——这样的共识墙，谁能推倒？十二、真正的共识，是写进代码的规则币圈这么多年，见过太多项目：开局一张图，内容全靠编；拉盘一时爽，砸盘火葬场；创始人套现跑路，社群骂声一片；合约留后门，散户血本无归。有钱鼠不一样。机制在哪里，权益就在哪里。你参与多深，回报就多厚。真正的共识，从来不是寄托于某个人，而是写进代码的规则，和社区共同的守护。有钱鼠不相信个人崇拜，只相信公开规则与共同建设。每一枚$YQS，都是你参与Web4.0主权智能体经济的身份凭证。每一笔分红，都是代码对你共识深度的回馈。每一个AI算力节点，都是未来智能体网络的治理基石。共识凝聚你我，规则守护价值。十三、上车三部曲现在，轮到你了第一步：拿白名单，抢算力卡推荐金额≥1000U，获得AI算力卡NFT享受铸造阶段10% USDT分红享受交易手续费0.5%永久分红未来优先权：优先调用网络中AI智能体的算力资源第二步：囤5000枚，占节点位全球限量200席，先到先得享受买卖交易2%手续费永久分红账户低于5000枚自动取消资格，确保铁粉权益治理权：参与DAO治理、智能体审核、生态决策第三步：持1000枚，躺平分红最低门槛，人人可参与获得铸造代币总量的10%，平均分配不足1000枚不享受分红，激励长期持有使用权：用$YQS雇佣智能体、购买数据服务、投资智能体项目十四、2026，有钱鼠($YQS)百倍起航当市场的喧嚣归于平静，只有真正的机制创新和社区共建才能穿越牛熊。AI Agent的风口已经来临，算力基础设施的黄金十年刚刚开始，Web4.0的序幕正在拉开，Pythia的6000万美金共识正在向有钱鼠传导。这是一场由Pythia引领、全球社区共建的Web4.0主权智能体经济创新型实验。我们相信：真正的护城河，是我们共同守护的机制，更是团队的实力底气。真正的共识，是你我写进代码的规则，更是社区的每一份认可。所以，有钱鼠($YQS)的共建者们共同选择：用全球节点协作替代少数人博弈，用链上可验证替代口头承诺。用主权智能体替代中心化AI，用可组合平台替代封闭生态。最深的共识，从来不是寄托于个人，而是你我一起，押注于公开规则与共同建设。AI Agent风口第一票，代码即信仰，分红即共识！我们在有钱鼠等你，链上见！返回搜狐，查看更多

原创 暴躁司机 Grumpy Driver Switch NSP中文 《暴躁司机》Switch NSP 的游戏结构简单易懂，引人入胜。玩家完成各种任务来赚取星星，星星可以用来扩充自己的车库。任务类型均为经典的街机驾驶游戏，旨在考验玩家的不同技能。精准停车挑战需要玩家精细的操控和良好的空间意识。计时赛则迫使玩家熟悉地图布局，并在压力下熟练掌握车辆操控。送货任务则增添了目标导向的游戏玩法，要求玩家安全地将货物运送到城镇各处。这种多样性有助于保持游戏的新鲜感，避免驾驶核心玩法变得单调乏味。玩家可以从出租车、面包车和皮卡等日常代步工具开始，逐步解锁应急车辆、专业越野车和传奇超级跑车。每种车型都拥有不同的操控特性，鼓励玩家为特定任务选择合适的工具，或者仅仅享受驾驶新车的乐趣。游戏还为每辆车提供可解锁的皮肤，进一步丰富了自定义选项，让玩家能够展现个性。值得一提的是，游戏主角并非一成不变；他们的服装，尤其是面部表情，会根据屏幕上的动作动态变化，这与游戏略带傲娇的主题完美契合。寻找隐藏的收藏品，解锁独特的车辆皮肤，并发现散落在地图各处的秘密通道和跳跃坡道！ 《暴躁司机》的设定是其一大亮点。它提供了一个广阔多彩的开放世界，无缝衔接，玩家从一开始就可以自由探索。游戏环境经过精心设计，涵盖了阳光明媚的海滩、宁静祥和的农场、熙熙攘攘的市中心街道以及云雾缭绕的山峰。这种地理多样性确保了场景始终引人入胜，不同的区域可以呈现独特的任务类型或隐藏的秘密。开发者们致力于打造一个生机勃勃、互动性强的城市。游戏中遍布着功能齐全的交通信号灯和人工智能控制的司机，他们会鸣笛，并通过趣味十足的漫画式对话框展现丰富的表情。这套系统不仅仅是提供背景音效；它营造了一种灵动而略带混乱的鲜活环境。地图上散落着隐藏的收集品、秘密路径和跳台，鼓励玩家探索人迹罕至的路线，将任务间的旅行本身也变成了一种乐趣。整体画面明亮、欢快、卡通化，力求打造一种轻松诙谐而非写实或写实的氛围，是一款相对轻量级的游戏。游戏文件大小仅为 1.1 GB，下载方便，不会占用 Switch 主机或 microSD 卡的大量存储空间。每辆车都有其独特的魅力，你的英雄甚至会根据剧情变化更换服装和面部表情！ 该游戏完全支持所有Switch标准游戏模式：电视模式、桌面模式和掌机模式。这种灵活性对于一个以混合特性为核心的平台至关重要，它让玩家能够轻松地在大屏幕上畅玩开放世界，或在通勤途中尽情体验。虽然官方资料中并未提供分辨率和帧率的具体信息，但游戏色彩鲜艳、漫画风格的艺术设计与Switch的硬件性能非常契合。这类风格通常更注重清晰醒目的画面和稳定的性能，而非追求照片级的细节，从而带来流畅的游戏体验。与其他赛车游戏相比，这种风格更显独特。例如，一款名为《Bumpy Grumpy》的PC游戏，虽然名字相似，但玩法截然不同。该游戏的预览将其描述为纯粹的街机式高分挑战体验。这款游戏专注于线性通勤、生命值系统、险些撞车得分，以及诸如流星锤和雪犁之类的道具，玩家可以利用这些道具将其他车辆撞出路面。它是一款节奏紧凑、疯狂的追分游戏，而非线性竞速或残酷的通勤模拟器。相反，它是一个轻松的开放世界游乐场。游戏的重点不在于生存或摧毁障碍物，而在于探索、收集以及以玩家自己的节奏完成各种目标。其交通系统旨在提供沉浸感和轻度互动，而非构成需要玩家小心避开的致命障碍。无论你是精准停车、与时间赛跑，还是安全地将货物运送到城市各处，每一项任务都是一次新的冒险。 《暴躁司机》（Grumpy Driver）是一款休闲探索型驾驶游戏，旨在提供一个轻松舒缓压力的沙盒体验，而非令人肾上腺素飙升的挑战。它是一款专注于驾驶乐趣和探索发现的游戏。这款游戏似乎专为特定受众量身打造。其ESRB评级为“所有人”（E），画面明亮且无暴力元素，使其成为年轻玩家或家庭的绝佳选择。简单的任务目标和循序渐进、奖励丰厚的车辆及皮肤解锁系统，为玩家提供了清晰的目标和持续的成就感。对于那些寻求轻松愉悦的驾驶游戏来放松身心的成年人来说，这款游戏也极具吸引力，尤其是那些怀念早期以目标为导向的驾驶游戏的玩家。一个脾气暴躁的家伙，丢了所有重要的文件，却急着去上班。然而，挡在你路上的却是无比漫长的通勤路、魔鬼本人，以及一大群奇葩的通勤者，包括蛇形蚂蚁、成群的鹅、圣代冰淇淋和各种各样有趣的动物。你的生命值有限，撞到其他司机就会失去一条命。闯红灯更容易发生这种情况（下一个路口的红绿灯状态会有一个很酷的悬浮指示器）。不过，你还是想尽可能快地行驶，因为这样才能获得高分。当然，这并不是获得高分的唯一方法。事实上，《Bumpy Grumpy》这款游戏借鉴了“险些撞到”的得分机制。转载https://sky.sfcrom.com/2026/01/179217返回搜狐，查看更多

具身智能的PyTorch时刻，还需要哪些“原力”？ 过去两年，具身智能几乎成了全球机器人领域最不缺讨论、却最难落地的方向。在北美，Embodied AI被频繁写进通往AGI的路线图；在欧洲，实验室里的机器人已经能完成越来越复杂的多步操作；而在中国，从大厂到创业公司，几乎所有与智能有关的发布里都开始出现“embodied”“VLA”“世界模型”等关键词。IDC预测，2026年的全球人形机器人市场将翻倍，中国具身智能支出规模或将超过110亿美元，从千台级向万台级跃迁。2026春节前夕已经传出多家具身智能企业的机器人将集体上春晚斗舞的消息。看上去，一切都在加速。但一个略显尴尬的现实是，热度虽高，真正能稳定跑在真实场景里的系统却寥寥无几，大多数方案仍是在通用大模型上拼凑感知、控制和执行模块。行业逐渐意识到，研发新技术并不意味着真实的量产能力，具身智能的瓶颈正从算力Infra转向算法Infra，也就是支撑开发、验证和持续迭代的底层工具链。有没有好用的开发框架？有没有统一的评测标准？模型能不能在真实环境中越用越聪明？换句话说，具身智能要走向大规模部署，需要的不是更多单点技术，而是一套原生的、端到端的系统。那么，这套系统应该如何构建？实验室到量产之间还有哪些鸿沟需要跨越？在刚刚结束的Dexmal Open Day 2026上，原力灵机发布的系列产品给出了一些不同的答案。明明技术和发布会层出不穷，大规模部署却迟迟难以落地，具身智能究竟被困在了哪里？如果回顾过去两年具身智能的技术脉络，会发现几乎所有玩家都走上了同一条路——拼凑主义。简单来说，拼凑主义就是从大模型出发，引入视觉、语言，再试图通过动作头或策略网络，把智能延伸到物理世界。这种方式能让机器人快速学会看图说话，却难以让它进行常识推理。一旦现场环境发生变化，或遇到训练数据中未覆盖的长尾场景，系统就会失效。模型技术之外，另一个阻碍行业爆发的顽疾是行业碎片化。现在具身智能的开发就像是在原始森林里开路，各家的感知、规划和控制模块深度绑定。如果想给机器人换一个更好的视觉方案，就需要把整套控制逻辑重写一遍。极高的重复造轮子成本让很多初创团队还没走到交付阶段就耗尽了资源。在这个节点上，开发者们真正渴望的，其实是一个像PyTorch那样统一、开放且解耦的开发底座。除了技术和开发工具，目前行业还缺乏一套能够将技术转化为经济价值的衡量标准。目前主流的具身智能公司都无法回答客户最关心的指标问题。而缺乏指标，自然难有客户愿意为大规模量产买单。正因如此，行业逐渐意识到：具身智能不能被视为大模型的下游应用，而必须是一套具备原生技术、开发工具和商业评估标准的面向物理世界的系统工程。面对碎片化的难题，谁能给出新解法？一个值得注意的变化是，在这轮具身智能讨论中，中国团队的身影愈发清晰。早期，中国公司更多被视为快速部署和落地的代表，而具身智能的底层范式往往由海外实验室主导。但在最近一两年，这种分工正在被打破。从跨机型VLA训练到真机评测基准、再到开源框架和数据标准，越来越多中国团队开始直接参与到方法论层的构建。但这些构建大多还停留在争论用哪个大模型改，那么能不能直接跳出这个问题，从第一行代码就直接为机器人而写呢？在刚刚结束的 Dexmal Open Day 2026 上，这个问题已经有了一些新的思考。Dexmal Open Day2026 是原力灵机成立之后首次面向行业专家、技术开发者、媒体等举行的技术开放日。开放日上，原力灵机给出的答案可以概括为一个关键点——以infra为底座构建具身原生。该系统以DM0为原生智能内核，以Dexbotic 2.0为算法开发Infra，以RoboChallenge为评测Infra，再以DFOL为持续进化引擎，四者共同构成一套自洽、可扩展、可进化的具身智能基础设施体系。这一思路最直接的体现是其具身原生大模型DM0。与行业中常见的单任务训练方式不同，DM0是从0开始训练的具身原生大模型。其在预训练阶段就引入多任务、跨机型的混合训练，覆盖抓取、导航、全身控制等核心能力，并横跨8种结构差异显著的机器人本体。例如，在A平台上学会处理易碎品的经验，能够有效迁移到B平台处理类似物体，无需重新标注海量数据。有意思的是，DM0只有2.4 B参数，却在真机测评里拿了单任务和多任务双项第一。为什么？关键在于它用了一种叫空间推理思维链（Spatial CoT） 的方式来思考。举个例子，“把桌上的商品扫个码计价”这句话其实很模糊，桌上可能有好几个商品，有的被遮挡，有的反光，扫码枪的角度也得对。DM0能够像人一样一步步拆解：先看清楚有哪些东西，判断哪个是目标商品，再想“我该从哪边靠近？手怎么动才能稳稳拿起它并转到扫码位置？”接着生成一条平滑的视觉轨迹，最后转换成机械臂能执行的三维动作。正因如此，它不仅能完成特定任务，还能内化物理常识，具备更强的泛化能力和鲁棒性。 广告 扫码计价格（+真机强化学习） for DM0 14:08 广告 广告 广告 了解详情 > 会员跳广告 首月9.9元 秒后跳过广告 开通搜狐视频黄金会员，尊享更高品质体验！1080P及以上画质仅为黄金会员专享> 开通/续费会员 抱歉，您观看的视频加载失败 请检查网络连接后重试，有话要说？请点击 我要反馈>> 正在切换清晰度... 播放 按esc可退出全屏模式 00:00 00:00 00:49 广告 只看TA 高清 倍速 剧集 字幕 下拉浏览更多 5X进行中 炫彩HDRVIP尊享HDR视觉盛宴 原画 1080P 超清 720P 高清 540P 2.0x 1.5x 1.25x 1.0x 0.8x 50哎呀，什么都没识别到反馈循环播放 跳过片头片尾 画面色彩调整 AI明星识别 视频截取 跳过片头片尾 是 | 否色彩调整亮度标准饱和度100对比度100恢复默认设置关闭复制全部log目前，DM0 2.4B版本代码、模型已分别在GitHub、Hugging Face开源，模型测试任务RoboChallenge Table30的全部30个任务的参数和推理代码也同步开源。如果说DM0解决的是底层技术，Dexbotic 2.0解决的就是如何让能力被复用。作为全球首个具身原生开发框架，Dexbotic 2.0的出现某种程度上解决了开发碎片化的难题。过去，感知、规划与控制模块往往深度耦合，换一个视觉模型可能就得重写整套控制逻辑。而Dexbotic 2.0通过模块化设计，将整个系统清晰拆解为三大可插拔组件：V（Vision Encoder）、L（LLM ）和A（Action Expert），实现真正的解耦。在此基础上，它还统一了数据格式、训练流程和评测标准。无论是模仿学习还是强化学习，都能在同一个框架内高效协同，仿真训练的结果也能无缝迁移到真机部署。这种端到端打通的思路显著降低了具身智能系统的工程复杂度。但研发与开发之后，什么能让具身智能真正被大规模复制、走向实际生产生活场景？真正将这一切推向商业语境的是具身原生应用量产工作流DFOL（Distributed Field Online Learning）。传统模式中，真实场景只是模型的考场，系统部署后，表现好就留下，表现差就退货。DFOL构建了一个“云端－现场”协同的持续学习闭环，将成功率、动作精度、节拍（吞吐效率）等工业客户最关心的指标直接嵌入学习目标中。这样一来，具身智能不再是交付即终结的一次性产品，而变成一种可进化、可度量、可解锁具身应用量产工作流。客户按效果付费，厂商通过数据飞轮持续优化体验，形成正向商业循环。当然，要让这一模式被广泛采纳，还需要行业共识。原力灵机联合Hugging Face共同发起RoboChallenge，旨在建立全球首个聚焦真机性能的大规模评测平台。未来，各家公司不再自说自话，而是用同一套标准衡量成功率、精度与节拍，推动行业透明化与良性竞争。这样一来，从模型、研发到商业化、评测，具身智能就有了自己的一套原生系统。站在今天回看具身智能，竞争焦点已经发生了变化。具身智能的上半场，拼的是单点突破，语言理解、视觉识别、运动控制轮番登场，每一项技术进步都足以掀起一轮融资热潮。但热潮褪去，客户开始更加关注技术落地能力和算法层面的开发框架。在下半场，具身智能不再比谁的单项技术最亮眼，而是比谁拥有更强的系统能力、谁有更强的开发基础设施。所谓系统能力，不是模块的简单堆砌，而是感知、决策、执行、反馈各环节能否在真实物理世界中形成高效、鲁棒、可进化的闭环。2026年不是具身智能的元年，而是具身原生的元年。所谓具身原生，意味着不再将通用AI“外挂”到机器人上，而是从第一行代码起，就让智能在物理交互中生长，理解重力、摩擦、碰撞，适应光照变化、物料变异与环境扰动。在这一意义上，原力灵机的技术产品矩阵提供了一条值得被认真审视的样本路径：用具身原生大模型弥合语义与动作的鸿沟，用开源框架降低创新门槛，再通过DFOL这样的闭环机制，将工业客户关心的成功率、精度与节拍直接转化为可优化的学习目标。而RoboChallenge作为真机评测Infra，用统一标准衡量实效，确保所有技术进步可验证、可比较、可对齐商业需求。历史经验表明，真正的技术革命往往始于Infra的成熟。深度学习因PyTorch而爆发，自动驾驶因CARLA而加速。如今，具身智能正站在自己的Infra拐点上。得Infra者，得天下。谁构建了更开放、更高效、更贴近物理世界的基础设施，谁就掌握了定义下一代智能体的能力。而这，或许正是克服具身智能“最后一公里”难题的关键解法。返回搜狐，查看更多

Lazarus组织在npm和PyPI平台植入恶意软件包 网络安全研究人员发现，与朝鲜相关的Lazarus组织在npm和Python包索引(PyPI)仓库中投放了一批新的恶意软件包，这些软件包与一个虚假招聘主题活动有关。这一协调攻击活动被命名为graphalgo，名称来源于在npm注册表中发布的第一个软件包。据评估，该活动自2025年5月以来一直处于活跃状态。ReversingLabs研究员Karlo Zanki在报告中表示："攻击者通过LinkedIn和Facebook等社交平台，或通过Reddit等论坛上的工作机会接触开发者。该活动包括一个围绕区块链和加密货币交易公司精心策划的故事。"值得注意的是，其中一个已识别的npm包bigmathutils在发布第一个非恶意版本后，在包含恶意载荷的第二个版本发布之前，吸引了超过10,000次下载。恶意软件包清单npm平台的恶意包包括：graphalgo、graphorithm、graphstruct、graphlibcore、netstruct、graphnetworkx、terminalcolor256、graphkitx、graphchain、graphflux、graphorbit、graphnet、graphhub、terminal-kleur、graphrix、bignumx、bignumberx、bignumex、bigmathex、bigmathlib、bigmathutils、graphlink、bigmathix、graphflowx等。PyPI平台的恶意包包括：graphalgo、graphex、graphlibx、graphdict、graphflux、graphnode、graphsync、bigpyx、bignum、bigmathex、bigmathix、bigmathutils等。攻击手法分析与朝鲜威胁行为者进行的许多以工作为重点的活动一样，攻击链始于建立一个虚假公司，如在区块链和加密货币交易领域的Veltrix Capital，然后建立必要的数字基础设施来营造合法性的错觉。这包括注册域名并创建相关的GitHub组织来托管多个用于编码评估的仓库。这些仓库被发现包含基于Python和Java的项目。Zanki表示："检查这些仓库没有发现任何明显的恶意功能，这是因为恶意功能不是通过工作面试仓库直接引入的，而是间接引入的——通过托管在npm和PyPI开源包仓库中的依赖项。"建立这些仓库的目的是欺骗在Reddit和Facebook群组上申请其职位列表的候选人在他们的机器上运行项目，从而有效地安装恶意依赖项并触发感染。在某些情况下，受害者直接被LinkedIn上看似合法的招聘人员联系。恶意载荷功能这些软件包最终充当部署远程访问木马(RAT)的渠道，该木马定期从外部服务器获取和执行命令。它支持各种命令来收集系统信息、枚举文件和目录、列出正在运行的进程、创建文件夹、重命名文件、删除文件以及上传/下载文件。有趣的是，命令和控制(C2)通信受到基于令牌的机制保护，以确保只有带有有效令牌的请求才被接受。这种方法之前在2023年与名为Jade Sleet(也称为TraderTraitor或UNC4899)的朝鲜黑客组织相关的活动中观察到过。它的工作原理是：软件包将系统数据作为注册步骤的一部分发送给C2服务器，服务器响应一个令牌。然后在后续请求中将此令牌发送回C2服务器，以确认它们来自已注册的受感染系统。其他相关威胁此次披露之际，JFrog发现了一个名为"duer-js"的复杂恶意npm包，由用户"luizaearlyx"发布。虽然该库声称是一个"使控制台窗口更可见"的实用程序，但它隐藏了一个名为Bada Stealer的Windows信息窃取器。它能够从Google Chrome、Microsoft Edge、Brave、Opera和Yandex浏览器收集Discord令牌、密码、cookie和自动填充数据，以及加密货币钱包详细信息和系统信息。数据随后被泄露到Discord webhook，以及作为备份的Gofile文件存储服务。同时还发现了另一个恶意软件活动，该活动武器化npm，在使用"npm install"命令安装软件包期间向开发者勒索加密货币支付。该活动首次记录于2026年2月4日，被OpenSourceMalware称为XPACK ATTACK。这些由用户"dev.chandra_bose"上传的软件包包括：xpack-per-user、xpack-per-device、xpack-sui、xpack-subion、xpack-arc-gateway、xpack-video-submission、test-npm-style、xpack-subion-test、testing-package-xdsfdsfsc。安全研究员Paul McCarty说："与窃取凭据或执行反向shell的传统恶意软件不同，这种攻击创新性地滥用HTTP 402需要付费状态码来创建看似合法的付费墙。攻击阻止安装，直到受害者向攻击者的钱包支付0.1 USDC/ETH，同时收集GitHub用户名和设备指纹。"Q&AQ1：Lazarus组织的恶意软件包攻击是如何进行的？A：Lazarus组织首先创建虚假的区块链公司如Veltrix Capital，然后通过LinkedIn、Facebook等社交平台或Reddit论坛发布虚假招聘信息。当开发者申请职位并运行编码测试项目时，会自动安装包含恶意代码的npm或PyPI依赖包，从而触发感染并部署远程访问木马。Q2：这些恶意软件包具有什么功能？A：恶意软件包会部署远程访问木马，能够收集系统信息、枚举文件和目录、列出运行进程、创建/删除文件、上传下载文件等。它还会检查MetaMask浏览器扩展是否安装，显示攻击者对加密货币的关注，并使用基于令牌的机制保护C2通信。Q3：开发者如何防范此类软件包供应链攻击？A：开发者应该仔细审查第三方包的来源和维护者信息，避免安装来源不明或下载量异常的包。对于招聘测试项目，应在隔离环境中运行，并检查项目依赖项。同时要保持警惕，对通过社交媒体联系的招聘机会进行验证。返回搜狐，查看更多