搜索
当前，物理 AI 正面临着关于泛化能力的普遍质疑。当模型缺乏对真实物理规律的深度认知、难以跨越复杂多变的开放场景时，如何让机器人真正理解物理世界并精准规划决策，已成为具身智能破局的关键。
AI当「老板」，快给10家公司干破产了……
2026 年 6 月，大模型行业正在经历一场前所未有的「开源海啸」：英伟达放出了 550B 参数的混合架构模型，谷歌送出多模态的 Gemma 新版本，智谱用最宽松的协议全量开源了自家旗舰模型。
最近，有很多朋友来请教我们一个问题，GEO到底要怎么做，才能让生成的内容质量更高。
如今，大模型越来越擅长回答问题了，但当 AI 不再只停留在聊天窗口，而是走向智能眼镜、可穿戴设备乃至家庭机器人时，问题会随之改变。用户未必有时间把需求完整说出来，也未必希望助手随时插话。更理想的助手，应该能在现场真正理解人，在用户需要的时候出现，在不合适的时候保持安静。
随着全球智能体加速落地，算力需求呈指数级爆发，以 GPU 为核心的 AI 基础设施正变得愈发关键。据摩根士丹利报告预测，2028 年全球 AI 基础设施累计总投资将达 2.9 万亿美元。
你从桌上端起一杯水，大脑用了不到一秒，同时完成三件事： 估算杯子的重量，预判水面晃动的幅度，顺便绕开了旁边那个玻璃杯。
你以为自己在用GPT-5.5，但OpenAI可能已经在后台，悄悄把你的底层模型换成了更先进的GPT-5.6 Sol。
在世界模型这条路上，行业一直卡在一个几乎无解的矛盾里：想要更真实的长程模拟，就必须给模型更深的计算；可一旦把模型做得更深，部署成本、参数规模和误差累积又会迅速抬头。结果就是，大家都知道世界模型要 “想得更久”，却很难让它在现实系统里 “算得起、跑得稳”。
现阶段大多数人形机器人的运动控制还局限于 “有参考才能动” 的被动跟踪模式。
2026年6月17日，Nature 刊登了一项里程碑式的研究，来自海德堡大学医院的研究团队开发了一个名为MIRA（Medical Intelligence for Reasoning and Action） 的自主医疗AI智能体。
人类在日常生活中协调全身来完成移动操作任务：打开垃圾桶时会踩下踏板，从低处拿东西时需要下蹲，推车时需要同步协调手臂抓握和腿部移动。对试图复刻人类能力的人形机器人来说，身体不应只是「手臂 + 移动平台」，而应是一个能协调手、腰、腿、脚共同完成任务的运动整体。
年度最危险论文发了！英伟达打破20年封印，让AI亲手造出更狠的「考官」淘汰自己。无休止的自我进化一旦开启，2028年ASI降临真不是玩笑。
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
想训练能自动操作手机的GUI（图形用户界面）智能体，总会遇到两难困境：
这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。
Fireworks AI的联合创始人兼CTO、PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov将整篇论文梳理成了10个概念，从最底层的GPU访存特性讲到最上层的在线自适应调度。DeepSeek这套方案真正的精髓在于系统工程和模型协同设计。
就在外界惊呼“AI快要接管纯数学研究”之际，一场限制条件极其严格、并由30位数学家以匿名方式进行评审的数学测试，却揭开了AI数学能力的另一面：AI不仅会幻觉、会跳步骤，甚至还把数学家论文里的关键论证几乎原样照搬，却忘了注明引用。
刚刚，Om AI发布全球首个面向物理世界的端侧流式多模态模型系列——VLX。VLX主打真实世界的端侧与具身场景，总共三款模型，三天连发：这三款模型连起来，不仅构成了多模态模型持续感知、精准定位、行动决策的能力闭环。
南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列（HYDRA，HYDRA-X）工作挑战了这个惯例，用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer，帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer，使其同时具有理解和生成的能力，进而同时作为理解和生成的Autoencoder，来支持原生多模态模型（Unified Multimodal Models）的训练。
刚刚，DeepSeek V4 进行了一次更新。新推出了投机解码（Speculative Decoding）框架 DSpark，并同步开源了支撑该版本的全栈推测性解码框架 DeepSpec。DeepSeek-V4-Pro-DSpark 并非全新架构模型，而是在 DeepSeek-V4-Pro 基础上引入了推测性解码模块。此次更新的重点在于工程落地，而非模型能力本身的迭代。
Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI能否真正产生价值？组织因素的权重是个人的两倍。 也就是说，你AI用得不好，三分之二的锅得公司背。 这个反直觉洞察，出自微软一年一度的《Wor
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
这就是最近网上热传热议，然后老黄黄仁勋给AI新趋势画的新重点：Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.（现在根本没有人写Prompt了，新时代的核心工作是编写和管理loop。）
刚刚，翁荔（Lilian Weng）的博客 Lil'Log 终于更新了！要知道，自从她联合创立了 Thinking Machines Lab 之后，她那让许多人受益良多的博客就鲜少更新了——距离她上一次更新，已经过去了 13 个月。
图灵奖得主杨立昆提出的JEPA世界模型理论，终于在敏捷无人机机载高频控制场景完成工程落地了。
过去十年，推荐系统最核心的动作可以概括成一个字：找。
过去一年，Mobile/Phone-use Agent在各类评测榜单上进展很快。
和 Codex、Claude Code 等 Coding Agent 沟通，很多时候就像站在许愿池边，对着池子里的王八扔硬币，嘴里念念有词，关键它还真给你兑现愿望。
今年2月，英伟达公开了一条内部AI工作流。