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Gate 廣場創作者新春激勵正式開啟，發帖解鎖 $60,000 豪華獎池
如何參與：
報名活動表單：https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用廣場任意發帖小工具，搭配文字發布內容即可
豐厚獎勵一覽：
發帖即可可瓜分 $25,000 獎池
10 位幸運用戶：獲得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 發帖獎勵：發帖與互動越多，排名越高，贏取 Gate 新年周邊、Gate 雙肩包等好禮
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活動時間：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
詳情：https://www.gate.com/announcements/article/49112來Gate廣場發帖分享你的GateAI 使用感受，贏取豐厚獎勵！
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📌 如何參與？
1️⃣ 关注 Gate 廣場_Official
2️⃣ 在廣場發帖，帶上話題 #我的GateAI使用體驗，帖文需附上使用GateAI頁面的截圖
3️⃣ 創作內容表達使用感受、建議等不限
3️⃣ 貼文內容 不少於 30 字，且僅帶本活動話題標籤
GateAI 上線詳情：https://www.gate.com/announcements/article/49070
活動截止時間：2026/01/15 18:00（UTC+8）
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1️⃣ 打開 App 首頁底部【廣場】 → 點擊右上角頭像進入個人首頁
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立即報名：https://www.gate.com/questionnaire/7159
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机器人從實驗室走向真正的產業應用，遠比想像中複雜。
去年這一年，機器人科研領域確實跑出了不少成果——VLA、Sim2Real、跨本體泛化、靈巧操控這些技術進展都挺扎實的。但有意思的是，學術圈和工業圈最前沿的關注點完全不同，機器學習團隊關心的和真正做工業機器人的企業關心的，中間隔著一條很難跨越的鴻溝。
卡點主要在三個地方：一是訓練用的數據跟真實部署環境往往是兩回事，標註好的數據集放到生產線上就容易翻車。二是研究通常看平均性能，但工業應用最怕的其實是那些極端情況，一次失誤可能就是成本。三是性能和延遲永遠都在對抗，快速處理的模型精度不夠，精準的方案響應時間又拖不動。這三點沒理順，再好的技術論文也只是紙上談兵。