一张照片能生成漂亮房间，为什么机器人还是打不开桌上的茶盒
一张照片可以生成漂亮的三维房间，机器人却未必知道桌上茶盒能否打开。
物理数据
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让一个人专门表演“开门”，为什么不如从真实视频里找他顺手开门？
为机器人专门录制动作容易得到清楚标签，却可能让人表演得比日常动作更刻意。
Mecka 给人戴上相机和手套：机器人数据为什么得自己造？
人类做事的视频越来越多，为什么机器人仍缺训练经验？
AI 在湿实验里学会化学了吗？Leash Bio 把 5,000 次筛选做成推理沙盒
药物发现模型可能靠记住实验者和数据中的线索得高分，却没有学会分子与蛋白怎样相互作用。
AlphaFold 复现了 PDB 里的结构，但蛋白质折叠远没有结束
AlphaFold 大幅推进了蛋白质结构预测，但复现实验数据库中的一个结构，并不等于理解蛋白质在不同环境中的运动和功能。
Periodic Labs：为什么更强的 AI 仍要亲手做实验
科学发现要面对尚未知道答案的材料，模型只读论文或模拟计算，无法替代现实中的检验。
Runway 不只想生成视频：一次 Sora 危机、一个神经界面和机器人仿真
视频模型能生成逼真画面，怎样进一步响应操作并帮助机器人试验动作？
Dyna 的机器人为何要先“预演”未来：从 45 分钟示范到一小时洗衣流程
机器人完成一次漂亮演示后，怎样才能在真实工作场所持续处理变化？
账簿每季度更新，建筑可能五年没重看：Jordi Spranger 如何给房产建立“空间记忆”
商业地产的贷款和保险记录定期更新，建筑本身却可能几年才重新检查一次。
把 AI 水印写进蛋白质，实验室里的它还能正常工作吗？
AI 生成的蛋白质序列能否带上可检测的来源信息，同时保持功能？
机器人把整摞餐巾拉倒以后，Dyna怎样让它自己收拾并继续折叠
机器人完成一次折餐巾演示不难，连续工作时却会遇到多抓、折歪和整摞倒下等状态。
GPS项圈已经能移动牛，为什么牧场主还得每天去看草？
GPS 虚拟围栏让牧场主不必频繁搬围栏，却不能决定今天该把牛移到哪块地。