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CGI科技周报(2025第4周)| DeepSeek开源R1、Linker Hand钛金版、可调节柔顺性和准确性的机器人

中金研究院  · 公众号  ·  · 2025-01-25 08:00

正文

Tech Innovation

国际观察 | 科技周报

本周内容

科技动态

-人工智能

-现代能源

-材料科技

-生物医药

-航空航天

-量子信息

数字网络前沿

科技投融资

-全球风险投资事件

-国内人形机器人企业融资 *

政策追踪

-美国

-欧洲

News

科技 动态

#01

人工智能

DeepSeek开源推理模型R1,性能对标OpenAI o1正式版 [1]

1月20日,幻方量化旗下的AI公司DeepSeek发布了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero首次验证了大语言模型的推理能力可以纯粹通过强化学习(RL)来激励,而无需依赖监督微调(SFT)作为初始步骤,并展现出自我验证、反思和生成长思维链(CoT)等功能。开源的DeepSeek-R1包含两个RL和两个SFT阶段,在数学、代码和推理任务中实现了与OpenAI o1相当的性能。团队表示,较大模型的推理能力可以提炼出高性能的较小稠密模型。(DeepSeek,1.20)

灵心巧手发布Linker Hand灵巧手钛金版 [2]

1月20日,据机器人大讲堂报道,具身智能灵巧手研发商灵心巧手(Linkerbot)发布了自主研发的Linker Hand灵巧手钛金版T10、T20,售价分别为19,999元和49,999元。Linker Hand钛金版采用单指模块化设计和连杆驱动,可以减轻负载,提高速度和灵活性,降低维护成本;同时配备了摄像头、电子皮肤等全方位视触觉感知,能够精确捕捉接触物体的三维力、表面纹理和温度差异。灵巧手工业版自由度25~30个,科研版最高自由度42个,最大负载5kg。(机器人大讲堂,1.20)

Linker Hand灵巧手钛金版 @机器人大讲堂

通过机器人语言和动作的交互学习来发展组合性 [3]

日本冲绳科学技术研究所将视觉、本体感觉和语言整合到基于自由能原理的预测编码和主动推理框架中,开发出一个神经网络模型,并基于机器人手臂的模拟实验评估了该模型的有效性。结果表明,当训练数据中任务组合的变化性增加时,学习未学过的动词-名词组合的泛化能力会显著增强,这归因于语言潜状态空间中的自组织组合结构受到感觉运动学习的显著影响。视觉注意力和工作记忆对于准确生成视觉运动序列以实现语言表达目标至关重要。(Science Robotics,1.22)

模型架构 @冲绳科学技术研究所

可调节柔顺性和准确性的机器人 [4]

西班牙格拉纳达大学的研究团队提出了一种利用神经力学来调节机器人运动的控制方案,该方案集成了复制机械粘弹性和协同收缩的肌肉模型以及提供运动适应的小脑网络。小脑肌肉控制器通过反馈控制回路中的扭矩命令驱动机器人,无需依赖先前的分析即可提供运动适应,协同收缩可以调节机器人的刚度、性能准确性和对外部扰动的鲁棒性,从而实现有效载荷扰动和在未知地形上行驶等广泛的运动任务。(Science Robotics,1.22)

神经力学机器人控制可调节的运动行为 @格拉纳达大学

#02

生物医药

完整的人类重组图谱 [5]

生物制药公司安进(Amgen)的研究团队估计了父母遗传给后代的非交叉(NCO)重组数量,并得出了性别特异性的完整重组图谱(包括NCO和CO)。母亲的NCO比父亲少但长,卵母细胞会随着母亲年龄的增长以非调控的方式积累NCO。重组(主要是NCO)分别导致1.8%和11.3%的父源和母源新生突变,且新生突变可能随着母体年龄的增长而增加。NCO在着丝粒中比CO显著更突出,这可能是为了避免导致非整倍性的大规模基因组变化,反映了从婴儿期到排卵期间对卵母细胞的保护。(Nature,1.22)

NCOurd过程和后续分析 @Amgen

母体X染色体影响雌性小鼠的认知和大脑衰老 [6]

美国加州大学旧金山分校的研究团队测试了向活跃的母体X染色体偏斜是否会影响大脑和身体,并描述了母体X神经元和父体X神经元的独特特征。他们发现活跃的母体X染色体会在整个生命周期内损害雌性小鼠的认知能力,并导致认知能力随着年龄增长而恶化;CRISPR介导的母体X印记基因激活可改善衰老雌性小鼠的认知能力。了解母体X染色体如何损害大脑功能有助于找到防止女性认知缺陷和大脑老化的新方法。(Nature,1.22)

母体X染色体会损害雌性小鼠的空间记忆 @加州大学旧金山分校

#03

现代能源

分离纳米气泡成核以实现无转移阻力电催化 [7]

美国康奈尔大学的研究团队开发了一种基于片上微电池的全内反射荧光显微镜,可对50纳米以下的气泡进行操作成像,并动态探测氢释放反应过程中气泡的成核情况。使用铂-界面金属层-石墨烯作为模型系统,实验证明了界面金属层和石墨烯之间的强结合能促进了氢从铂溢出到石墨烯载体,显著提高了微电池和聚合物电解质膜电池的催化活性。该研究为气泡成核控制和设计传输阻力最小的电催化界面提供了启示。(Nature Communications,1.22)

装置示意图 @康奈尔大学

通过导热网络促进氢氧化物交换膜的原位稳定性以实现持久水电解 [8]

中国天津大学的研究团队发现氢氧化物交换膜(HEM)的原位稳定性主要受其低热导率下局部积热的影响,由此提出了具有高效3D热扩散网络的高导热HEM。基于3D导热网络,聚合物HEM的热导率提高了32倍,在电流密度为1A/cm 2 的水电解槽中将HEM温度降低了4.9℃。导热性HEM在20,000次启动/停止循环后几乎不会发生降解,与水电解器中的纯聚合物HEM相比,降解率降低了6倍。(Nature Communications,1.22)

局部温度和热导率对HEM原位稳定性的影响 @天津大学

#04

航空航天

源于巨大且静止椭圆形宿主星系的快速射电爆 [9]

美国加州大学伯克利分校的研究团队通过表面亮度剖面建模,证实了首个椭圆形快速射电爆(FRB)宿主星系FRB 20240209A。该星系的恒星质量中位数(~11.35)和质量加权恒星种群年龄(~11Gyr)与迄今质量最大、最古老的FRB宿主星系相当,基于恒星形成率可将其归类为静止星系。研究表明,与大多数FRB源于核心坍缩超新星形成的磁星不同,该星系可能源于双中子星/白矮星合并或吸积引起的白矮星坍缩形成的磁星,或明亮的X射线双星。(The Astrophysical Journal Letters,1.21)

FRB位于巨大椭圆星系的边缘 @UCB

太阳系外行星上测量到超音速风 [10]

欧洲南方天文台(ESO)发现巨型气态行星WASP-127b的部分大气层正以高速向地球移动,而另一部分则以同样的速度远离地球,表明这颗行星赤道周围有一股非常快的超音速急流。喷射风的速度为每秒9公里,约为行星自转速度的6倍,是有史以来在行星周围喷射气流中测量到的最快的风;相比之下,太阳系中测量到的最快的风是在海王星上发现的,速度“仅为”每秒0.5公里。在进一步构建的天气图中,研究还发现WASP-127b的早晚温差也较小。(Astronomy & Astrophysics,1.21)

WASP-127b上超音速风的艺术图 @ESO

#05

材料科技

用于二维电子器件的非层状高κMn 3 O 4 单晶薄膜 [11]

中国科学院的研究团队开发了一种水合物辅助减薄化学气相沉积(CVD)技术来生长Mn 3 O 4 单晶纳米片。所制材料的介电常数高达135,等效氧化物厚度低至0.8nm,击穿场强超过10MV/cm。集成的MoS 2 场效应晶体管在低电压(<1V)下工作,表现出几乎为零的磁滞和较低的漏极诱导势垒降低。该研究进一步扩展了2D高κ介电材料,为非层状材料单晶薄膜的外延生长提供了可行探索。(Nature Communications,1.23)

超薄Mn 3 O 4 单晶的结构和特性 @中科院

MOC-Ph笼优化膜微孔性,改善CO 2 捕获效果 [12]

中国科学技术大学的研究团队合成了一系列新型金属有机笼(MOC),其孔径精确位于CO 2 和N 2 或CH 4 之间。这些MOC均匀分散在固有微孔聚合物(PIM-1)中,MOC-Ph笼有效调节链填充并优化膜的微孔结构。PIM-Ph-5%膜实现了出色的CO 2 渗透率和CO 2 /N 2 选择性,为改善聚合物膜的多孔结构以用于CO 2 捕获和其他分离应用开辟了机会。(Science Advances,1.22)

MOC-R合成与表征 @中国科学技术大学

#06

量子信息

模块化光子量子计算机的扩展和联网 [13]

加拿大Xanadu量子科技公司使用35个光子芯片构建了一个量子计算机的(亚性能)比例模型。研究人员将所有基本组件组合成离散且可扩展的机架式模块,通过光纤互联联网,在每个时钟周期提供12种物理量子比特模式。实验使用这台称为Aurora的设备合成了一个跨独立芯片纠缠的簇状态,展示了其实现叶状距离为2的重复码并实时解码的能力,以及通用性和容错性所需的关键构建模块。这项工作为跨越容错阈值和扩展光子量子计算机的应用性铺平了道路。(Nature,1.22)

Aurora系统和主要模块的示意图 @Xanadu

通过后选择进行自适应玻色子采样的量子机器学习 [14]

意大利罗马大学的研究团队报告了量子机器学习(QML)协议的实验实现。具体而言,他们通过后选择将自适应性添加到通用可编程光子电路的玻色子采样平台,其中的光子电路通过飞秒激光写入来生成。实验结果表明,自适应玻色子采样是使用线性光学设备实现维度增强的量子机器学习的可行途径。(Nature Communications,1.21)

针对QML进行自适应玻色子采样 @罗马大学

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