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小扎又出手了，这次瞄准的是人形机器人。 Meta正式完成对机器人AI初创公司Assured Robot Intelligence（简称 ARI）的收购。这家公司专注于机器人智能底层技术，由华南农业大学、中山大学校友王晓龙联合创办。
美西时间4月28日，具身智能行业有史以来，第一场全球性峰会在硅谷落幕！这场大会星光熠熠—— 2015年图灵奖得主、公钥密码学奠基人Martin Hellman做开场主旨演讲，主题是「安全、智能与物理世界的交汇」。
AlphaGo 之父 David Silver 创办的 Ineffable Intelligence 获 11 亿美元种子轮，创欧洲融资纪录，估值达 51 亿美元。这家公司押注强化学习和自我经验学习，试图挑战依赖 Scaling Law 的大模型主线。
MoE模型的稀疏激活本是优势，却常陷通信瓶颈。NVIDIA以软件为利剑，通过程序化依赖启动和全对全通信革新，在三个月内将GB200的单GPU吞吐提升2.8倍，真正释放Blackwell硬件潜力。
全球AI终局战，牌桌上只剩OpenAI和Anthropic了！现在，两家已经开启了指数级双雄争霸，GPT-5.5救了老黄，Blackwell重锤反击。面对30GW的算力对决和步骤坍塌，谁能拿稳AGI的头等舱门票？
这是今年微软AI Tour全球巡回40座城市之一的上海站，微软全球商用业务CEO Judson Althoff登台抛出了一个让人印象深刻的判断。“人们问我，AI解决方案中最重要的是什么？很多人会脱口而出：模型，毕竟每个月都有新模型问世。另一些人会喊：芯片。”他话锋一转，“但我认为，任何AI解决方案中最重要的两件事是——智能（Intelligence）和信任（Trust）。”
本文第一作者降伟鹏，西安交通大学在读博士生，主要研究方向为大模型安全与自动化测评。共同第一作者张笑宇，南洋理工大学博士后研究员，研究方向为软件工程、大模型安全与人机交互。通讯作者沈超，西安交通大学二级
Cognichip正在构建一个深度学习模型，以便在工程师设计新计算机芯片的过程中为其提供协助。它试图解决的问题是该行业数十年来一直面临的一个难题：芯片设计极其复杂、成本高昂且速度缓慢。先进的芯片从概念设计到大规模生产需要三到五年的时间；仅设计阶段就可能长达两年。想想看，英伟达最新的 GPU 系列Blackwell就包含1040 亿个晶体管——要排列这么多晶体管可不是一件容易的事。
Anthropic开始抢科学家了？其STEM Fellow项目正大规模招募各学科专家驻场办公，补齐AI最后一块短板：判断力。
如今的大多数智能体，仍然活在一种「失忆式工作」模式中：每一次检索都是从零开始，每一条推理路径都无法沉淀，每一次失败也不会转化为经验。它们虽能多轮交互，但很难在深度研究中持续变强。