就在行业仍为数据瓶颈焦虑时，一家名为深度机智（DeepCybo）的公司悄然浮出水面。投中网独家获悉，作为北京中关村学院与中关村人工智能研究院孵化的首家具身智能企业，它凭借独特的“人类第一视角”技术路线，在短短3周内吸引了超60家投资机构密集对接。
据知情人士透露，由前 OpenAI 和DeepMind 员工于去年创立的人工智能研究初创公司 Periodic Labs，正与投资者洽谈以约 70 亿美元的估值筹集至少数亿美元资金。
3月24日，Anthropic宣布Claude引入“Computer Use”能力，在Claude Cowork和Claude Code中，Claude可以直接操作用户的Mac电脑：打开文件、使用浏览器、运行开发工具，无需任何配置。该功能以研究预览版形式向Pro和Max订阅用户开放。
ICLR'26新研究CPiRi打破时序预测僵局：用冻结底座提取时序特征，轻量模块专注学习通道间真实关系，不靠位置编码「背答案」。测试中通道乱序性能零波动，仅用25%数据即可泛化至全网络，真正实现鲁棒与精准双赢。
到2025年末，AI编程已经全面从辅助工具Copilot，转向以AI为主、人类监督的Agent时代。
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审、图表代码等碎片数据连接成动态知识图谱。模型可直接学习引用关系、修改轨迹与审稿互动，让AI更好辅助科研写作、修订与预测，为下一代科研智能体奠定统一数据基础。
AI 驱动的自动化科研正从概念走向真实系统。近期受到广泛关注的 FARS，以及 Karpathy 开源的 autoresearch，都在不同程度上展示了 AI Scientist 自动进行 AI 领域研究的可行性。
Anthropic对80,508个真人做了一对一AI深度访谈——史上最大规模定性研究。人们最想要的不是更强的AI，而是更多的时间。但省下的时间去了哪里？这份报告的答案，比任何技术发布都让人不安。
在此背景下，浙江大学研究团队提出了 EasySteer——一个基于 vLLM 构建的高性能、可扩展 LLM Steering 统一框架。该框架通过与 vLLM 推理引擎的深度集成，相比现有 Steering 框架实现了 10.8-22.3 倍的推理加速，同时提供更细粒度的干预控制，并为八大应用场景提供了预计算 Steering 向量与完整复现示例，方便研究者快速上手和对照复现。
传统的 AI 购物助手更像是一个任务完成机器：接到指令，搜索，下单。他们或许能跑通流程，却完全无法理解用户为何在最后一刻因为一条关于 “夹耳朵” 的差评而放弃支付。简而言之，传统的电商 Agent 只是任务导向的（task-oriented），而不是模拟导向的（simulation-oriented）。为此，来自亚马逊（Amazon）的研究团队提出了名为 Shop-R1 的训练框架 。
