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Gate 广场创作者新春激励正式开启，发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与：
报名活动表单：https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具，搭配文字发布内容即可
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Top 发帖奖励：发帖与互动越多，排名越高，赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
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活动时间：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/49112来Gate广场发帖分享你的GateAI 使用感受，赢丰厚奖励！
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📌 如何参与？
1️⃣ 关注 Gate 广场_Official
2️⃣ 在广场发帖，带上话题 #我的GateAI使用体验，帖文需附上使用GateAI页面的截图
3️⃣ 创作内容表达使用感受、建议等不限
3️⃣ 帖子内容 不少于 30 字，且仅带本活动话题标签
GateAI上线详情：https://www.gate.com/announcements/article/49070
活动截止时间：2026/01/15 18:00（UTC+8）
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冲榜关键期已开启，看直播、发帖即可获得助力值
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投票截止：1 月 20 日 10:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
机器人从实验室走向真正的产业应用，远比想象中复杂。
去年这一年，机器人科研领域确实跑出了不少成果——VLA、Sim2Real、跨本体泛化、灵巧操纵这些技术进展都挺扎实的。但有意思的是，学术圈和工业圈最前沿的关注点完全不同，机器学习团队关心的和真正做工业机器人的企业关心的，中间隔着一条很难跨越的鸿沟。
卡点主要在三个地方：一是训练用的数据跟真实部署环境往往是两回事，标注好的数据集放到生产线上就容易翻车。二是研究通常看平均性能，但工业应用最怕的其实是那些极端情况，一次失误可能就是成本。三是性能和延迟永远都在对抗，快速处理的模型精度不够，精准的方案响应时间又拖不动。这三点没理顺，再好的技术论文也只是纸上谈兵。