開發水下機器人探索極地冰層深處
來自南加州美國宇航局噴氣推進實驗室的工程師們擠在一起，凝視著厚厚的海冰層中的一個狹窄的洞。在他們下方，一個圓柱形機器人在寒冷的海洋中收集測試科學數據，透過繩索將其連接到將其放入鑽孔的三腳架上。
這次測試讓工程師有機會在北極操作他們的原型機器人。
机器人
研究人員開發了一個用於機器人研究的新人形平台
研究推動了機器人領域的進步，而研究又嚴重依賴有效的平台來測試機器人控制和導航的演算法。儘管在過去幾十年中已經開發了許多機器人平台，但其中大多數都存在限制其在研究環境中使用的缺點。
加州大學柏克萊分校的研究人員最近開發了Berkeley Humanoid ，這是一個新的機器人平台，可用於訓練和測試人形機器人控制演算法。這種新型人形機器人是在預印本伺服器arXiv上發布的一篇論文中介紹的，它解決並克服了先前引入的機器人研究平台的一些限制。
HuggingFace 开源低成本解决方案 LeRobot
HuggingFace 开源了低成本 AI 机器人 LeRobot，并指导大家从头开始构建 AI 控制的机器人，包括组装、配置到训练控制机器人的神经网络。
该项目由前特斯拉工程师 Remi Cadene（现在是 HuggingFace 的 principal research scientist）所领导，并给出了一份详细的指南。项目基于开源的 Koch v1.1 机器人套件（也可以是别的硬件或者虚拟平台），包含两个六电机的机械臂，可使用一个或多个摄像头作为视觉传感器。
生成式人工智慧讓我們更接近自動化投資專業知識
大型語言模型 ( LLMs ) 擅長在大型資料集上進行訓練，以產生針對提示的資訊豐富的回應。喬治梅森大學唐納德·G·科斯特洛商學院會計學助理教授曹毅和科斯特洛商學院會計學副教授兼區域主席陳龍正在積極探索個人投資者如何利用LLMs從有關公司的大量可用數據令人眼花撩亂。
他們的新工作論文發表在SSRN Electronic Journal上，由佛羅裡達大學的 Jennifer Wu Tucker 和馬薩諸塞大學波士頓分校的 Chi Wan 共同撰寫，研究了人工智慧識別「同行公司」或行業中產品市場競爭對手的能力。
新型兩指機器人可以解決現實世界實驗中的日常操作任務
Improbable AI 實驗室和麻省理工學院 (MIT) 的研究人員最近設計了一種新型兩指機器人抓手，旨在更有效地處理日常操作任務。
他們提出的機器人系統在預印本伺服器arXiv上的一篇論文中被介紹，並將被納入IEEE ICRA 2024 會議記錄中，該系統可以成功拾取具有不同形狀和紋理的物體，隨後將它們放置在指定位置。
AI-Vtuber数字人
一个高自由度的端到端的可定制AI-VTuber。
支持对接哔哩哔哩直播间，以智谱API作为语言基座模型，拥有意图识别、长短期记忆（直接记忆和联想记忆），支持搭建认知库、歌曲作品库，接入了当前热门的一些语音转换、语音合成、图像生成、数字人驱动项目，并提供了一个便于操作的客户端。
可擴展的編織執行器為機器人和穿戴式裝置提供了新的可能性
江南大學的研究人員最近推出了一種新的紡織工程方法，用於製造用於醫療保健技術和機器人系統的編織和軟執行器。他們提出的製造策略在《細胞報告物理科學》的一篇論文中概述，既可擴展又易於設計，這可能有助於其未來的大規模採用。
一种新的机器人平台，用于重现和研究复杂的纤毛行为
于重现纤毛的力学并在受控环境中研究其行为。他们提出的纤毛建模系统发表在《物理评论快报》上的一篇论文中，该系统由称为 HEXBUG 的自推进机器人链组成。
该论文的合著者杨明成告诉 Phys.org：“这个项目是在夏一鸣和胡子贤为了好玩建造了一系列 HEXBUG 机器人之后产生的，这些机器人最初是用来研究自动推进器的集体运动的。” 。
Shake Shack与Serve Robotics合作推出自动送餐
Serve Robotics 于 2021 年从 Uber 分拆出来，目标是在 2025 年之前在平台上部署多达 2000 台人工智能驱动的机器人。此举反映了送餐行业自动化趋势的不断增长，像这样的公司正在大力投资自动技术。
能够独立控制自身位置和方向的空中机器人
无人机（UAV），俗称无人机，现在用于捕捉图像并在户外环境中执行各种任务。虽然现在有几种具有不同优点和特性的无人机设计，但大多数传统空中机器人都是欠驱动的，这意味着它们的独立执行器数量少于其自由度 (DoF)。
欠驱动系统通常更具成本效益，并且可以使用比过驱动系统更简单的控制策略进行控制（即，具有比自由度更多的独立执行器的机器人）。尽管如此，它们通常不太可靠，并且无法精确控制其位置和方向。
Google 开发出一个能够达到人类业余水平的乒乓球机器人
DeepMind的工程师团队开发了一款能够打业余水平乒乓球的机器人。该机器人的核心硬件基于ABB IRB 1100机械臂，这款机械臂以其高速度和高精度著称，广泛应用于工业场景。通过结合了先进的机器人技术和人工智能，能够执行快速且有策略的乒乓球动作。
通过观看物理模拟和人类比赛，使用小规模数据集进行训练，并通过迭代过程不断提升技能。机器人在与不同水平的人类选手对战时，轻松战胜了初学者，并在与中级选手的比赛中赢得了超过一半的比赛，但在面对高级选手时表现不佳。