作者 | 曹雯 记者 | 刘宇
9月9日 马克电报今日新闻综合报道

一、小鹏人形机器人产线启用，全球首台高阶通用人形机器人自主走下产线
9月8日，小鹏集团正式宣布，小鹏机器人生产线正式启用，全球首位高阶通用人形机器人完成自动化总装并自主走下产线。这一里程碑事件标志着人形机器人从实验室走向规模化量产迈出了关键一步。
据介绍，这条产线是全球首条面向高阶通用人形机器人的自动化产线，由小鹏自主设计开发。产线借鉴了汽车行业成熟的制造质量体系，针对人形机器人的精密装配需求进行了适配，搭建起高精度、高柔性的智能制造体系，核心工序自动化率超过80%，为人形机器人的大规模量产和快速扩产打下了坚实的硬件基础。
这款人形机器人全身拥有76个自由度，能够实现复杂的肢体动作和精细操作。机器人搭载了小鹏自研的运动控制算法和AI大脑，具备自主行走、环境感知、物体识别和任务执行等能力。在产线演示中，机器人完成了自主总装后的首次行走，动作流畅稳定，展示了较高的运动控制水平。
小鹏汽车创始人何小鹏表示，人形机器人是小鹏集团的重要战略方向，公司将汽车制造的经验和技术积累应用到机器人领域，打造出具有竞争力的产品。预计首款人形机器人将于2027年正式交付，初期将应用于工厂、仓储等工业场景，后续逐步拓展到家庭服务等消费领域。
业内分析认为，小鹏人形机器人产线的启用具有重要的行业意义。目前全球人形机器人产业仍处于早期阶段，大多数产品还停留在原型机阶段，小鹏率先实现自动化量产，展示了其在智能制造方面的深厚积累。随着产线的不断优化和产能的逐步释放，人形机器人的成本有望大幅下降，加速商业化落地进程。
二、开发者神级优化DLSS 5，计算成本砍至四分之一，帧数暴涨61%
开发者matiasLombo近日发布了名为Neural Upstream的ReShade插件，通过调整DLSS 5神经渲染在图形管线中的执行时机，将计算成本压缩到原来的四分之一。实测显示，RTX 4080在《刺客信条：影》4K分辨率下帧数从31帧提升到50帧，提升幅度高达61%。
DLSS 5默认在放大后的输出分辨率下执行神经渲染，也就是说无论内部渲染分辨率多低，神经渲染都跑在完整的4K画面上，计算量非常大。Neural Upstream的核心思路是把这个步骤挪到放大之前，让神经网络在较低的内部渲染分辨率上运行，算完再把结果作为色彩输入传回正常的放大流程。
由于神经渲染模型本身只做画质增强而不做缩放，在更小的画面上运行效果几乎不变，但计算量随像素数线性下降。实测数据显示，RTX 4080运行《刺客信条：影》4K加DLSS Performance加高光追，开启神经渲染后帧数从63掉到31帧，而使用Neural Upstream在渲染分辨率下执行后帧数回到50帧。帧时间从16.4毫秒降到4.1毫秒，恰好对应2160p到1080p的像素比例，证明计算量确实随像素数线性缩减。
该插件还支持跳帧运行功能，可以每隔一帧或两帧才执行一次神经渲染，跳过的帧通过运动向量将上一帧的效果位移到新位置，进一步降低开销。不过跳帧会导致渲染间隔在8.9毫秒和13.9毫秒之间波动，DLSS帧生成在这种不稳定的帧间隔下会出现卡顿和亮度跳变，使用帧生成的玩家建议把跳帧设为高质量模式。
目前插件要求游戏支持DX12并已有DLSS实现，需要安装支持Add-on的ReShade以及nvngx_dlssnr.dll库文件。在线游戏中使用ReShade插件可能触发反作弊系统，玩家需谨慎使用。值得一提的是，NVIDIA官方也在对DLSS 5进行优化，自3月发布以来已将计算量降低了五倍，计划秋季推出进一步模型更新，之后才扩展到RTX 40系列。插件源代码已在GitHub开源，采用MIT许可证。
三、谷歌Meta被指AI跑分作弊过拟合，华裔高管回应称OpenAI也一样
谷歌、Meta这两年在AI大模型竞争中一度落伍，与Anthropic及OpenAI的差距逐渐拉大。但最新的Gemini 3.8 Flash及Muse Spark 1.3杀回来了，在AI Arena榜单上一度超越了OpenAI和Anthropic两家的旗舰大模型，这一表现引发了业界的广泛关注和讨论。
Flash模型的性能并非完全不可能超越别人家5万亿甚至10万亿参数量的旗舰大模型，但Gemini及Spark的表现还是让人感到意外。知名分析机构SemiAnalysis日前发文分析了这两家的大模型性能，认为它们存在过拟合问题，直白点来说就是针对榜单评测做了针对性优化和刷分。
了解AI圈的人都清楚，AI榜单刷分其实算不上什么新闻，只不过以前国产大模型被指责的比较多，现在矛头指向了谷歌和Meta。SemiAnalysis的分析指出，谷歌和Meta的模型在特定基准测试上表现异常优异，但在一些非标准测试和实际应用场景中，性能表现与榜单分数存在较大差距。
针对这一指责，谷歌华裔高管做出回应，称这种做法在行业内普遍存在，OpenAI也一样。这位高管表示，所有大模型厂商都会针对主流评测基准进行优化，这是行业的通行做法，并非谷歌和Meta独有。他同时强调，模型的实际应用价值比榜单分数更重要，谷歌的模型在真实场景中依然具有很强的竞争力。
业内分析认为，AI大模型的评测体系本身存在局限性，单一的榜单分数并不能完全反映模型的真实能力。过拟合和刷分问题的存在，说明行业需要更加科学、全面的评测方法。对于用户而言，不应盲目追求榜单分数，而应根据实际应用场景选择合适的模型。随着AI技术的不断发展，建立更加公正、透明的评测标准将成为行业的共同课题。
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编辑 | 周文
责编 | 晨光
审核 | 雷文迪