机器人前瞻10月19日报道，近日，哈佛大学、英伟达、加州大学伯克利分校、麻省理工学院和斯坦福大学的研究团队，推出开源框架RAX（Robot Agent eXploration，机器人智能体探索）。 RAX的核心思路是扩大机器人的自主探索规模。智能体通过在线获取经验，并将有效经验转化为可执行程序，不断提升自身能力。 简单来说，RAX让一个会写代码的通用智能体，在真实或仿真环境里“边干边试”，把尝试的有效做法写成可反复运行的程序。 ▲《Scaling Online Exploration for Robot Agents》 比如，在机器人执行开空气炸锅任务时

DeepSeek正式推出大模型新版本V4.1 Flash-1017。在国产人工智能大模型普遍处于迭代关键期的当下，该版本率先完成升级，整体性能实现显著跃升。 此前已有公开数据显示其技术指标，此次DeepSeek更首次自主发布帕累托前沿曲线，直观呈现模型在效率与成本维度的综合表现。V4.1 Flash-1017在此曲线中达到行业领先水平：单位任务综合成本仅为Fable、Astra等同类模型的百分之一至二十分之一，性价比优势达四五十倍以上。本次发布的1017版本虽维持原有API价格体系，但在Token使用效率方面完成深度重构——通过任务感知型压缩、动态上下文

人民网北京10月18日电 （记者郝孟佳）17日，以“跨文化传播视野下的文明互鉴”为主题的学术研讨会在河北大学举行。 “跨文化传播视野下的文明互鉴”学术研讨会与会人员合影。河北大学新闻传播学院供图 来自北京大学、武汉大学、厦门大学、浙江大学、中国传媒大学等数十所高校和科研机构的百余位专家学者齐聚一堂，围绕跨文化传播与文明互鉴的理论建构、区域国别研究、文化遗产保护、数智时代传播等议题展开深入研讨。 研讨会还设置了“中国—东盟文明交流互鉴：理论与案例”“文化遗产保护与文明互鉴”“跨文化对话与文明互鉴——以艺术为中心”“数智时代的跨文化传播：间性思维与互惠性理解