本文介绍了一种基于机器学习的系统，用于仅基于视觉感知控制机器人操作器。通过在仿真中的训练，Deep Q 网络（DQN）被证明能够执行目标到达。实验证明在用合成图像代替相机图像时，网络可以正常工作。

通过使用MuJoCo物理引擎和Blender渲染器，研究人员引入了一个新的模拟环境，以提供真实的物理环境状态。他们还提出了一个由10个多步骤推理场景构成的新基准，并开发了一种新的模块化闭环交互式推理方法。他们在模拟环境和实际操作任务中对该方法进行了评估，并取得了高成功率。

本研究基于视觉SLAM进行机器人路径规划的研究，主要工作包括构建基于ORB-SLAM3系统的密集点云地图、转换成适用于二维路径规划的格网地图、以及基于强化学习的路径规划算法研究。实验验证了设计的视觉SLAM系统的可行性和有效性，并对三种强化学习算法进行了比较验证，得到了最优算法。

该研究提出了一种名为LLM A*的创新框架，利用大型语言模型以人机交互的方式帮助移动体代理的路径规划。与A*和强化学习方法相比，LLM A*在搜索空间方面更高效，能够实现与A*相当的路径并优于强化学习。该框架具有潜力在协作人机任务部署中使用。

设计失败的主要原因是未能应用最小努力原则。扫拖机器人云鲸逍遥001通过智慧与感知减少用户的人力投入。它采用双芯双目架构，能识别地面物体并实现毫米级别的避障。机器人还能根据地板材质和污渍程度自动调整清洁方式。云鲸逍遥001还具有自清洁模式、语音和视频功能，提供全新的智能生活体验。

本周的热点资讯包括商业智能软件厂商Sisense的数据泄露事件，37%的公开共享文件泄露敏感信息，全球320个组织遭受新型隐写术攻击，荷兰芯片制造商Nexperia遭受勒索软件攻击，全球互联网流量的一半来自机器人。安全事件包括人工智能技术的辅助作用，美国最大的医疗服务提供商因网络攻击损失8.72亿美元，Meta平台上存在虚假信息泛滥，黑客组织利用Carbanak后门攻击美国汽车行业，市场监管总局印发了《市场监督管理行政执法电子数据取证暂行规定》。

我们的研究通过使用柔性电子纺织品电阻传感器，提出了一种新的软连续机器人形状感知方法，该传感器能够与机器人的结构完美融合，并通过对电子纺织品传感器的详细数据进行解码，利用深度卷积神经网络准确估计机器人的形状配置，通过与传统刚性传感器相比，这种电子纺织品传感器在形状感知和估计方面能够达到甚至超过传统刚性传感器的能力，从而显著提高了机器人导航系统的安全性和效率。

通过利用少量真实世界数据，研究人员展示了一种有效的模拟到真实世界的转换方法，可以用于改善机器人操作任务中的模拟模型和控制策略。这种方法对于识别关节、质量和其他物理参数非常有效。

根据Thales Imperva Bad Bot的报告，2023年有49.6%的互联网流量来自机器人，其中恶意机器人流量占比达到32%。恶意机器人进行网络盗窃和欺诈等犯罪活动。伪装成移动用户的机器人占比达到44%。这种机器人流量对企业组织造成负面影响，每年损失数十亿美元。企业必须积极应对这些威胁。

本文介绍了在英特尔Meteor Lake CPU上使用英特尔OpenVINO和Hugging Face Optimum Intel库对微软Phi-2模型进行量化，以实现在笔记本电脑上进行本地推理。量化技术可以减小模型尺寸和推理延迟，同时保持生成质量。用户可以在资源受限的设备上运行最先进的开源语言模型，享受隐私、低延迟和低成本的优势。