探索神秘绿帽区域：一区、二区与三区的生态宝藏及科学探究，原创 挑榴莲不踩坑？认准这4个细节，一眼看出生包死包，尽享软糯香甜双重突破：全球首个零售VLA大模型来了！开源OpenWBT让机器人遥操门槛暴降！对于战略性资产来说，任何时候、任何地点都必须加强防范，特别是要加强机场附近的安保与反间谍措施。中国虽已初步建立起反无人机体系，但面对大规模的无人机蜂群攻击时，仍存在一定风险。因此，必须加强防范，杜绝一切潜在威胁。
中国西南部的一个神秘绿帽区域，隐藏着一个丰富的自然宝库和科学探险的绝佳场所。这个绿帽区域包含三个主要地区——一区、二区和三区，每个区域都以其独特的生态环境和科研价值而闻名。
一区，位于该区域南部的一片原始森林中，是该区域内最大的生态系统。这片森林以翠绿的树木为主，树龄可达上千年，形态各异，如同一幅巨大的天然画卷。这里的植被种类丰富多样，从针叶林到阔叶林，再到灌木丛和草甸层，形成了一种层次分明的生态系统。科学研究表明，这一区域的土壤中含有大量的有机质，对植物生长极为有利。其生物多样性也十分丰富，包括多种鸟类、哺乳动物以及各种昆虫等。在这里，科学家们可以开展关于植物群落结构、光合作用机制、生态系统服务功能等多个领域的研究工作。
二区则位于森林的北部，这里是自然景观最为壮丽的区域之一。这里分布着许多高山峻岭，山峰高耸入云，岩石裸露，色彩斑斓。山顶上的山泉清澈见底，溪流潺潺，形成了一个小型的瀑布景观。在这个区域，科学家们可以进行关于气候变化、山区环境变化、水资源利用等方面的研究工作，同时也可以探寻自然环境中的生物多样性和生态系统的稳定性。
三区位于森林的西部，这是一个被深沟峡谷切割而成的小型谷地。这里有大片的草地和灌木丛覆盖，地形复杂多变，既有起伏的丘陵，也有狭窄的山谷。在这里，科学家们可以开展关于生物多样性保护、生态系统的恢复与重建、土地利用模式变迁等方面的科研工作，同时也可以探讨生态系统的稳定性和可持续性问题。
这个神秘绿帽区域是中国西南部的重要科研基地，它以其丰富的自然资源、多样化的生物多样性、复杂的地形地貌和珍贵的科研资源吸引了众多科学家的目光。无论是对于理解全球气候变化、促进生态系统的健康与稳定，还是对于揭示生命起源、揭示自然界的奥秘，这个绿帽区域都是一个重要的研究对象和平台。我们期待在未来的科学探索中，能够从中发现更多的科学秘密，为人类的生存与发展做出更大的贡献。
导读：挑榴莲不踩坑？认准这4个细节，一眼看出生包死包，尽享软糯香甜
在水果的世界里，榴莲宛如一位个性鲜明的“王者”，以其浓郁独特的气味和软糯香甜的口感，吸引着无数爱好者为之倾心。然而，挑选榴莲却常常让不少人头疼不已，一不小心就可能踩中“生包”或“死包”的坑，满心期待换来失望。其实，只要掌握以下4个关键细节，就能轻松挑选出果肉饱满、软糯香甜的榴莲。
细节一：看外形，选“母榴莲”
榴莲和许多水果一样，也有“公母”之分，而“母榴莲”往往更加美味。“母榴莲”的外形通常较为圆润饱满，整体形状接近圆形或椭圆形，底部较为平坦，这样的榴莲果肉分布相对均匀，果瓣数量多且饱满。
与之相反，“公榴莲”的外形往往比较细长，形状不规则，底部可能较为尖锐。这种榴莲的果肉通常较少，果瓣大小不一，甚至可能出现空房的情况。所以，在挑选榴莲时，一定要仔细观察其外形，优先选择那些圆润饱满的“母榴莲”。
除了整体形状，还要留意榴莲表面的鼓包。鼓包越多越大，说明果肉越饱满。每一个鼓包都可能对应着一房果肉，鼓包明显且分布均匀的榴莲，果肉通常也会更加丰富。用手轻轻按压鼓包，如果感觉有一定的弹性，说明果肉已经成熟；如果鼓包过硬，可能还未成熟；如果鼓包过软甚至有凹陷，则可能是熟过了或者内部有损坏。
允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
6月6日-7日，2025 北京智源大会召开。作为全球具身智能领域最具影响力的学术与产业双栖盛会，本次大会汇聚了顶尖科研机构、技术领军企业和开源社群。
北京大学助理教授、银河通用机器人创始人及CTO、智源学者王鹤博士受邀出席开幕式圆桌论坛。
银河通用具身大模型机器人Galbot一同登上主论坛舞台，面向全球观众直播展示最新技术成果。这是Galbot的全球直播首秀，全程无遥操，无需场景数据预采集。
此次主论坛直播，零距离展现了银河通用具身大模型驱动机器人产业落地的硬实力。
以下是此次发布的核心成果：
端到端具身大模型GroceryVLA亮相主论坛
开幕式现场，银河通用机器人Galbot G1登上主论坛舞台，面向全球观众直播展示最新技术成果，零距离展现了银河通用具身大模型驱动机器人产业落地的硬实力。
机器人在王鹤博士的语音指令下自主、精确的移动到准确位置并将饮料从货架取出，全程无遥操、自主推理、并且无事先采集场景数据。
此次Galbot G1展示的货架精准取货，背后的技术正是银河通用团队最新研发的端到端具身大模型GroceryVLA。
可在现场搭建的1:1还原的真实商超场景中，实现复杂货架抓取与交付的全流程自主执行。
它所展现的，并非一次临时编排的演示流程，而是一次面向真实商业场景的能力展示：