当LeCun还在「画饼」，中国AI大牛领先李飞飞一步把世界模型开源了
当LeCun还在「画饼」，中国AI大牛领先李飞飞一步把世界模型开源了具身智能如何突破「遥操作」的数据桎梏？商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人，交出颠覆性答卷——发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。
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8720 点击 2025-12-04 19:59
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具身智能如何突破「遥操作」的数据桎梏？商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人，交出颠覆性答卷——发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。
我们买的算力规模，是在“即便是第 10 百分位的悲观情景下”，大概率依然付得起账。
AI 创业卷出新高度，AI 都可以自己设计芯片了。
Sora APP，这就凉凉了？！
当一个人说要颠覆微软时，你会觉得他在说大话；
昨日，有位推特博主晒出了国内几大开源模型在轻量级软件工程 Agent 基准测试 mini-SWE-agent 上的成绩。该基准主要测试大模型在真实软件开发任务中的多步推理、环境交互和工程化能力。
天才少年用AI日筛十亿分子！奥特曼恩师支招：不买模型卖授权。
21%的审稿意见竟全是AI生成的！「AI写，AI审」，ICLR裸奔事故从人肉搜索、金钱贿赂到全网吃瓜，这场闹剧撕开了学术圈最后的遮羞布。深度复盘这疯狂的61分钟，见证AI顶会史上最荒诞的一夜。
北京五环外的某大厂，“AI天才”的赛道也是被我硬挤进去了……
重注，能不能押出 MR 新赛道？
我是谁，我从哪里来，我要到哪里去？这经典的人生三问成为人类在AI变革年代的核心困惑。人必须重新定义身份、重建内在叙事，并重新选择未来方向。
在AIGC的浪潮中，3D生成模型（如TRELLIS）正以惊人的速度进化，生成的模型越来越精细。然而，“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量，让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
想象你在准备早餐：你不会先写一份详细到「左手抓鸡蛋、右手拿碗、手腕旋转 45 度敲击蛋壳」这样的清单，也不会只有一个笼统的计划叫「做个早餐」，然后不知所措。
最近,这家由两位丹麦年轻创始人打造的公司宣布完成了 1800 万美元的 A 轮融资,由 Alt Capital 的 Jack Altman 领投。加上此前 320 万美元的种子轮,Parahelp 总共融资超过 2100 万美元。更有意思的是,他们的客户流失率为零。是的,你没看错,零流失率。在 SaaS 领域,这几乎是不可能完成的任务。这让我非常好奇:他们到底做对了什么?
当别人还在做工具，他已经带着生态向我们走来
DeepSeek V3.2的Agentic能力大增，离不开这项关键机制：Interleaved Thinking（交错思维链）。Interleaved Thinking风靡开源社区背后，离不开另一家中国公司的推动。
AI 产品的定价模式，变得比以往的产品更复杂了，按量计费、按人头计费、按照结果付费，选择哪种付费策略，甚至已经影响到了产品的增长效果。 还有不同国家的税务、注册主体等出海公司的企业必须面临的问题。 专
OpenAI真的急了！最新代码截图流出，一款全新「企鹅」家族模型秘密测试，有四款推理预算不同的模型。说不定不用等到明年，就能看到GPT-5.2出世了。
我们距离“一人造一家公司”、亦或者“仅凭自然语言就能开发出一款完整的应用甚至游戏”还有多远？
就在前天，DeepSeek 一口气上新了两个新模型，DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。
2027年将是人类命运的关键节点！Anthropic首席科学家Jared Kaplan预警，人类将在2027至2030年面临是否允许AI进行递归自我进化的终极抉择。Anthropic最新发布（12月3日）的内部深度调查《AI如何改变工作》，正在揭示这场宏大叙事下微观个体的命运——工程师的「空心化」和学徒制的崩溃。
当我看完了理想 AI 眼镜 Livis 的所有产品细节，我不得不承认一个略显荒诞的事实： 目前市面上完成度最高、最值得买的智能眼镜，来自一家造车的公司。
打造最强智能体平台，最大云巨头狂堆猛料。
OpenAI搞了个新活：让ChatGPT自己“坦白从宽”。
记忆，或是 AI 从「即时回答工具」迈向「个性化超级助手」的关键突破
继今年5月提出MeanFlow (MF) 之后，何恺明团队于近日推出了最新的改进版本—— Improved MeanFlow (iMF)，iMF成功解决了原始MF在训练稳定性、指导灵活性和架构效率上的三大核心问题。
昨天晚上打开蚂蚁那个灵光，发现他们更新了一个很有趣的东西。
在人工通用智能（AGI）的探索征程中，具身智能 Agents 作为连接数字认知与物理世界的关键载体，其核心价值在于能够在真实物理环境中实现稳健的空间感知、高效的任务规划与自适应的执行闭环。
最近口述采样很火。如果您经常使用经过“对齐”训练（如RLHF）的LLM，您可能已经注意到一个现象：模型虽然变得听话、安全了，但也变得巨“无聊”。
当你阅读《红楼梦》《哈利·波特》《百年孤独》等长篇小说时，读着读着可能就忘记前面讲了什么，有时还会搞混人物关系。AI 在阅读长文章的时候也存在类似问题，当文章太长时它也会卡主，要么读得特别慢，要么记不住前面的内容。
