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🛠️ Manus是基于Claude Sonnet构建的系统，配备29种工具，但未实现多智能体功能。,划重点:,在实验中，METAL 在 ChartMIMIC 数据集上进行了性能评估，结果显示其在文本清晰度、图表类型准确性、色彩一致性和布局精度等优于传统方法。与开源模型 LLAMA3.2-11B 和闭源模型 GPT-4O 的比较显示，METAL 生成的图表更接近参考图的准确性。

该机器人的硬件和软件采用模块化设计，客户可以根据需要使用不同的上半身、下半身和末端执行器配置。此外，HMND01还提供多种保护外衣，以保护其系统及周围环境。Humanoid 公司计划以低总拥有成本（TCO）实现 HMND01的大规模商业化生产，其主要应用领域将从工业开始，包括货物搬运、分拣打包、组件处理等，未来还计划拓展到零售、制造、物流和仓储中心。,,🛠️ 灵犀X2可装配灵巧手等末端执行器，具备精细操作能力，适用于家庭服务和工业协作等场景。

刘庆峰指出，随着 AI 技术的快速发展，许多传统岗位面临着被替代的风险。因此，建立一个 “就业监测-预警-响应” 的全链条监测机制显得尤为重要。,METAL 通过将任务分解为专门的、迭代的步骤，提供了一种平衡的多代理方法。这种方法不仅促进了视觉设计向 Python 代码的精确转换，还为错误检测和修正提供了系统化的流程。随着计算资源的增加，METAL 的性能表现也呈现出接近线性的提升，这为其在精确要求较高的应用场景中提供了实用潜力。,

🌟 HMND01是一款通用型人形机器人，能够完成复杂的任务，具备高速操作能力。,在当今数据可视化领域，生成准确反映复杂数据的图表仍然是一项微妙的挑战。图表不仅需要捕捉精确的布局、色彩和文本位置，还需将这些视觉细节转化为代码，以重现预期的设计。然而，传统方法通常依赖于直接提示视觉 - 语言模型（VLM），如 GPT-4V，这在将复杂视觉元素转化为语法正确的 Python 代码时，常常遇到困难。即使是微小的差错也可能导致图表未能达到设计目标，这在金融分析、学术研究和教育报告等领域尤其重要。

📜 聊天记录保存在用户个人中心，方便随时回顾和分享。,为了应对可能出现的失业问题，刘庆峰还建议试点 “AI 失业保障专项保险”。这一保险方案旨在为那些最易受到 AI 冲击的岗位提供保障，设定6至12个月的失业缓冲期。保险的运作将采取 “政府主导投保 + 商业机构运作” 的模式，以建立专项保障基金。同时，他也鼓励保险机构开发商业 AI 失业保险产品，为社会提供更多的失业保障选择。,📊 建议构建 “就业监测-预警-响应” 机制，监控 AI 对就业的影响。,腾讯在X平台上推出了Hunyuan-TurboS，这是一款被称为首款超大型Hybrid-Transformer-Mamba MoE模型的AI产品。它通过结合Mamba的长序列处理能力与Transformer的上下文理解能力，成功解决了传统模型在长文本处理中的瓶颈，展现出卓越的性能。,生成性 AI 的成本是相当高昂的。以市场领先者 OpenAI 为例，尽管该公司去年实现了37亿美元的收入，但支出却高达90亿美元，造成了大约50亿美元的净亏损。OpenAI 的运营成本主要由两个部分组成:模型的训练和推理。随着用户基数的增长，推理的成本也在不断增加。