AI 讓作業變好，卻讓學習能力退化
一項追蹤26,811名中國中學生、歷時30個月的研究發現，使用生成式 AI 的學生作業成績平均提高18%、完成時間縮短30%，但月考成績平均低20%。研究指出，長期使用者更容易將作業完全外包給 AI，使原本應透過草稿、試錯與推演建立的能力逐步流失。
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NVIDIA Omniverse Libraries 實現物理 AI 整合
NVIDIA Omniverse Libraries 可將物理 AI 功能整合至現有應用程式。物理 AI 系統能在模擬環境中感知、推理並行動，用於設計與驗證機器人及工業系統，於生產前完成。此於 GTC 2026 強調為機器人與數位孿生關鍵方向。
Gecko Robotics 獲美海軍 7100 萬美元機器人合約
匹茲堡新創 Gecko Robotics 獲得美國海軍 7100 萬美元合約，部署爬牆機器人及其 AI 平臺進入軍艦內部。該平臺將為 18 艘太平洋艦隊艦艇建立數位孿生，以解決每年高達 200 億美元的維護危機，目前 40% 艦隊經常無法使用。
Pika 推出 AI Selves，讓你親手「養大」數字分身
Pika 以 AI 影片聞名，推出 AI Selves，讓使用者創造並養育個性化 AI 分身，可自訂人格、記憶，甚至如花生過敏等細節。這些數字分身能處理群聊、製作遊戲、打電話，並在 X、Discord 等平台上與使用者共同進化。它從文字代理轉向影片訓練的多模態具身。
AI 數位雙胞胎管理糖尿病肥胖
矽谷新創 Twin Health 使用 AI 數位雙胞胎與穿戴感測器管理糖尿病與肥胖。提供昂貴 GLP-1 藥物的替代方案。患者與雇主從中獲得健康選擇指引。
雙向擴散模型可偵測自身推演誤差
研究人員提出一種可透過條件控制、向前與向後推演動力系統的雙向潛在擴散模型。透過比較初始狀態與先向前再向後推演的結果，使用者無需真值、集成模型或控制方程式，即可估計部署時的誤差。
Brox 推出 60,000 個即時調查數位分身
Brox 打造了 60,000 個真實人士的數位分身，能夠進行即時且可重複的市場調查，遠快於傳統 12 週週期。這些分身是基於同意訪談的一對一複製品，而非合成 LLM 人設，避免 AI 偏差。該新創報告 10 倍營收成長並獲新資金，用以服務財富 500 強客戶。
2026 智慧製造人工智慧與機器學習路線圖
這篇 arXiv 論文提出 2026 年智慧製造 AI 與 ML 路線圖，應對大數據複雜性和系統整合等挑戰。內容分為基礎與趨勢、關鍵應用如數位孿生與機器人，以及新興方法包括物理資訊 AI、生成式 AI 和 LLMs。路線圖引導研究者和從業人員克服障礙並推動創新。
Omniverse 開啟製造業模擬優先時代
NVIDIA 強調 Omniverse 推動製造業轉向模擬優先工作流程。傳統週期假設真實世界測試為唯一可靠方法。Omniverse 提供虛擬環境進行設計-建置-測試，革新產業。
CognitiveTwin：預測阿茲海默症認知衰退
CognitiveTwin 是一個數位孿生框架，使用認知分數、MRI、PET、腦脊髓液生物標記和基因等多模態資料，預測阿茲海默症患者的個人認知軌跡。它以 Transformer 架構融合模態，並透過 Deep Markov Model 建模時間動態。在 1,666 名 TADPOLE 患者資料上訓練，展現高準確度、人口統計公平性和對缺失資料的穩健性。