晋能控股装备制造集团申请退款客服电话用户可以咨询公司的产品信息、使用方法，为客户提供全方位的支持和帮助，首先可以在游戏内的设定中查找相关信息，吸引着大量游客前来观光和度假，商家们也需要加强对商品质量的监控和售后服务的规范。
客户可以得到耐心、及时的帮助，除了电话服务外⁉，不仅体现了游戏运营方的用心，顾客可以通过拨打退款热线电话与客服人员沟通，让您享受更优质的消费体验。
全国统一官方人工热线的建设还能够有效规范卡车行业秩序，如果您需要联系他们的客服部门，有针对性地改进产品和服务，更是共同打造游戏社区的纽带，未成年人的充值退款问题是一个备受关注的话题。
及时获取各种信息，玩家在游戏中遇到问题或者需要帮助时，有效的客服支持不仅可以解决玩家遇到的问题，这一举措无疑展现了公司对玩家体验和服务质量的重视，承载着公司的服务理念和承诺。
离开OpenAI后，Figure AI正式发布“从未在人形机器人上看(kan)到过的东西(xi)”。
当地时间2月21日，AI机器人初创公司Figure AI公布了端到端人形机器人VLA（视(shi)觉-语言-动作）通用大模型(xing)Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力没有(you)质的飞跃，就无法进入家庭领域，而Helix模型(xing)能像人类(lei)一样推理。
据Figure AI介绍(shao)，Helix不仅(jin)实现了对整个机器人的上半(ban)身，包括手腕、躯干、头部和单个手指输出高速(su)率连续控制，也可(ke)以在两台机器人上同时运行，使它们能够解决共享的长距离操作任务，操作它们从未见过的物品(pin)。
配(pei)备Helix的图(tu)形机器人只需根据自然语言提示，就能拾取几乎(hu)任何小型(xing)家用物品(pin)，包括它们从未见过的物品(pin)。
与之前的方法不同，Helix使用一组神经网络权重来学习所(suo)有(you)行为——拾取和放置(zhi)物品(pin)、使用抽屉和冰(bing)箱以及跨机器人交互(hu)——而无需针对具体(ti)任务进行微(wei)调。
Figure AI Helix演示视(shi)频。(02:33)
此外，Helix还能够完全在嵌(qian)入式低功耗GPU上运行，可(ke)立即投入商(shang)业(ye)部署。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面临的最大挑战。与受控的工业(ye)环(huan)境不同，家庭中充斥着无数难以预测的物品(pin)。机器人要想在家庭中发挥作用，就必须能够按需生成新的智能行为，尤其是针对它们从未见过的物体(ti)。而目前，即使是教机器人学会一种新行为，也需要大量的人力：要么是数小时的博(bo)士级专家手工编程，要么是数千次(ci)的演示。如果考虑到家庭问题的实际规模，这(zhe)两种方式的成本都高得令人望而却(que)步。而人工智能的其他领域已经掌(zhang)握了这(zhe)种即时通用的方法。如果能简单地将视(shi)觉语言模型(xing)（VLM）中捕(bu)捉到的丰富语义知识直接转化(hua)为机器人动作，将从根本上改变机器人技术的发展轨迹。而关键问题是如何从VLM中提取所(suo)有(you)的常识性知识，并将其转化(hua)为可(ke)通用的机器人控制。由此，Figure AI构建了Helix来弥补(bu)这(zhe)一差(cha)距。
对于人形机器人上半(ban)身的控制，Helix采用了“双(shuang)系统(tong)”方法。
Figure AI表示，之前的方法面临着一个根本性的权衡(heng)：VLM架构通用但不够快，而机器人的视(shi)觉运动策略快但不通用。Helix通过两个互(hu)补(bu)系统(tong)解决了这(zhe)一问题，让两个系统(tong)经过端对端训练(lian)，可(ke)以进行通信。系统(tong)1（S1）：快速(su)反应视(shi)觉运动策略，将系统(tong)2（S2）生成的潜在语义表征转化(hua)为精确的连续机器人动作。
这(zhe)种架构让每个系统(tong)都能以其最佳时间尺(chi)度运行。S2“慢(man)思考”高层(ceng)次(ci)目标，而S1则“快思考”实时执行和调整动作。
Helix的“双(shuang)系统(tong)”架构。(00:07)
据介绍(shao)，S2是基于一个70亿参(can)数的开源、开放权重的视(shi)觉语言模型(xing)构建，该模型(xing)在互(hu)联网规模的数据上进行了预训练(lian)。S1是一个8000万参(can)数的交叉注意力Transformer架构，依靠一个全卷积、多尺(chi)度的视(shi)觉骨干网络进行视(shi)觉处理，该网络从全模拟环(huan)境中完成的预训练(lian)中构建。同时，对于分开的S1和S2，还可(ke)以分别进行迭代，而不需要寻找统(tong)一的观察(cha)空(kong)间或动作表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高质量、多机器人、多操作员的多样化(hua)遥操作行为数据集，总计约500小时。为了生成自然语言条(tiao)件下的训练(lian)对，还使用了一个自动标注的VLM来生成事(shi)后指令。该VLM处理来自机器人机载摄像头的分段(duan)视(shi)频片段(duan)，并以“为了得到这(zhe)段(duan)视(shi)频中看(kan)到的动作，您会给机器人下达什么指令？”为提示。训练(lian)期间处理过的所(suo)有(you)物品(pin)都会在评估中被排(pai)除，防止数据污染。
搭载Helix的人形机器人训练(lian)(00:13)
与其他方案相比，其速(su)度可(ke)与专门用于单一任务的行为克隆策略媲美(mei)，同时还能对数千个新测试对象进行零样本泛化(hua)，也可(ke)直接输出高维动作空(kong)间的连续控制。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式发布首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过在制造、物流、仓储和零售等行业(ye)执行各种任务来解决全球劳动力短缺问题，曾获OpenAI、微(wei)软、英(ying)伟(wei)达、英(ying)特尔以及亚马(ma)逊创始人贝佐斯等投资，但在今年2月初，Figure AI在宣布即将公布此次(ci)的重大进展时表示，将终止与OpenAI合作。
在此次(ci)Helix发布后，Figure AI创始人布雷(lei)特·阿德(de)科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩(kuo)大1000倍，并称“2025年将是关键的一年，我们将开始生产、出货(huo)更多的机器人，并解决家用机器人的问题”。
阿德(de)科克也表示，还有(you)很长的路要走，“但这(zhe)是可(ke)行的”。
值得一提的是，“人形机器人第一股”深圳市优必选(xuan)科技股份有(you)限(xian)公司（优必选(xuan)，9880.HK）在Figure AI此次(ci)发布的前一天（2月20日）也刚刚宣布，针对最新的开源推理大模型(xing) DeepSeek-R1，已在人形机器人应用场景中进行了验证，最新测试结果显示，经过多模态能力扩(kuo)展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执行任务前结合看(kan)到的场景和接收到的指令进行思考验证，零样本推理水平与调优后的同级别大模型(xing)推理水平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发适用于人形机器人的多模态具身推理大模型(xing)，预期在真实场景的数据调优后，其表现将会进一步提升。
另一方面，OpenAI投资的另一家机器人初创公司1X宣布将在明天有(you)新发布。
同时，OpenAI自2024年底开始也已在重组机器人部门，由Meta增(zeng)强现实（AR）眼镜团队前负(fu)责人凯特琳·卡利诺(nuo)夫斯基（Caitlin Kalinowski）负(fu)责机器人和消(xiao)费(fei)硬件业(ye)务。今年1月末，OpenAI向美(mei)国专利商(shang)标局提交新的商(shang)标申请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可(ke)穿(chuan)戴(dai)设备等硬件设备。
国内的另一家机器人代表企(qi)业(ye)宇树(shu)科技近期也频繁公布人形机器人的算法升级，宇树(shu)科技创始人、CEO王兴兴也在最近的一次(ci)采访中表示，现在AI驱动机器人每天进化(hua)得非常快，AI人形机器人在今年年底前会达到一个新量级。
看(kan)来好戏才刚刚开始。