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无问芯穹（Infinigence AI）以国产Agentic Infra让GPU算子优化Agent登顶NVIDIA Research的SOL-ExecBench四项赛道，并通过Skills、共享Memory和隔离评测形成自我迭代闭环，揭示资源调度与工作流设计对RSI效率的影响。
近日，厘清智能创始人、清华大学人工智能学院李一鸣教授团队发布了两项 Physical AI 研究成果：世界动作模型 PrismWAM，以及面向机器人执行诊断与持续改进的 Agentic 框架 RoboDoctor。
近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
华为鲲鹏在HC 2026上发布鲲鹏超节点全面升级，支持4096节点组网和百TB级统一内存池，面向Agentic AI时代构建"通算+智算"协同的智能体底座，配合鲲鹏920、鲲鹏950处理器及openEuler等四大基础软件，已在京东618等场景落地验证。
当AI从“生成内容”迈向“自主执行任务”，一场计算架构的深层演进正在悄然发生。
谁还没有被GPT-6 Astra搓3D的案例狠狠刷屏啊！
让 AI 生成一张海报已经不难。更难的是，让它围绕同一个设计目标持续工作：理解品牌与产品要求，生成初稿；发现标题、产品位置或整体风格存在问题后，知道应该修改哪里、怎样修改；同时保留已经确认的内容。等到下一次活动，它还能延续此前确定的设计偏好和有效经验。
过去一年，AI正在从回答问题的工具，逐渐走进企业的真实业务。
华为云在第十一届华为全联接大会上提出"最开放的Agentic Cloud"战略，依托Agentic Infra基础设施、智果AgentArts与openJiuwen"商用+开源"双轮平台及覆盖智慧医疗等多行业的开放生态，推动智能体在企业生产环境中规模落地。
深朴智能24岁首席科学家王家伟在播客对话中回顾了从中科大少年班、MSRA、DeepSeek到字节Seed的经历，阐述放弃大模型舒适区转向具身智能创业的原因，认为具身系统既需要通用大模型承担理解与规划，也需要能毫秒级快速反应的动作模型，并介绍了深朴智能在开源HiFi-UMI数据集、自研高精度UMI手套及构建Agentic OS方面的全栈研发进展。