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具身智能不缺钱，也不缺演示，真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月，北美的 Generalist 发布 GEN-0，称首次在机器人身上观察到了这条曲线：预训练数据和算力越多，模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的，是超过 27 万小时的真实世界操作数据，和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说，曲线已经有人跑出来了，燃料却还没有。
基于预训练的 Cosmos-Predict2.5-2B，SkeLAM 使用总计约 10 小时的机器人交互数据进行训练。在人手到机器人的迁移实验中，输入换成人类演示，生成视频中的机械臂仍然呈现出与演示对应的运动方向。迁移时模型参数全部冻结，没有针对这些演示额外微调。
Anthropic已公开IPO申请并向美国证监会披露招股书，拟募资约1000亿美元、估值约1.5万亿至2万亿美元，同时揭示了营收激增、上半年净亏损807亿美元及创始人的特殊投票权安排。
Manus 最好的产品演示，是它的团队自己。
近日，在法国财经媒体《La Tribune》为 2026 年马赛人工智能大会（AIM 2026）录制的一场专访中，图灵奖得主、深度学习先驱杨立昆（Yann LeCun）详细披露了其创办的人工智能初创公司 AMI Labs 的世界模型商业化路线：先发表科学论文，再进入工业应用，最终瞄准家庭机器人、自动驾驶等需要与现实世界交互的智能系统。
数学界的天，彻底塌了！
很意外，但也不意外。
Anthropic已正式提交IPO申请，股票代码定为「ANT」，最快或于11月16日上市，估值有望达1.5万亿至2万亿美元；招股书披露其营收高速增长但亏损严重，并面临客户集中和巨额长期算力合同风险。
北京AI Token生产服务商趋境科技（Approaching.AI）完成超13亿元B轮融资，年内累计募资24亿元，资金将用于高品质AI Token产能扩张、ATaaS平台升级及推理底层技术研发。
Qwen4 尚未发布，但一份已合并的开源推理内核代码 Pull Request（PR），却率先“透露”了架构线索。