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当大模型 Agent 从实验室加速走向金融、医疗、代码开发等高价值场景，一个隐秘却致命的瓶颈正在浮现：Token 的指数级消耗正引发算力、协作与安全的系统性危机。传统 “堆算力、加参数” 的线性优化已触及天花板，我们该如何在 “输出质量” 与 “经济成本” 之间找到可持续的最优解？
为解决科研中对单篇文献深度解析的需求，佐治亚大学团队提出IntrAgent，专注单篇内容，避免大模型幻觉。通过段落排序与迭代阅读机制，精准提取实验细节与元数据。
具身智能公司戴盟机器人（Daimon Robotics）新近完成亿元A轮融资，本轮融资由汇川产投和中国电信联合投资。与此同时量子位还获悉了关于这家公司的另一则消息——阿里通义实验室前多模态研究专家原玮浩加入戴盟，担任首席AI科学家。
刚刚，谷歌DeepMind发布了Gemma 4 12B。一句话概括这个模型的定位：把原本需要高端服务器才能跑的多模态智能，装进你的笔记本电脑里。它填补的是Gemma家族里一个关键空缺：比边缘端的E4B更强，比26B混合专家模型（MoE）更轻。而且在整个Gemma 4系列里，它是第一个支持原生音频输入的中等规模模型。
6 月 1 日，老黄在 GTC 上用了不小的篇幅讲物理 AI 和具身智能，并重磅发布了 Cosmos 3。英伟达将其定义为面向 Physical AI 的最新前沿模型，也是全球首个完全开放的全能模型，原生具备视觉推理、世界生成和动作生成能力。
赋予机器人物理理解和预测能力是通用操作的关键。蚂蚁灵波等机构提出的 LingBot-VA 试图将视频帧预测与动作推理统一起来，让机器人通过自回归扩散框架学会“一边思考一边行动”。
过去半年，几乎所有Agent框架都在补长期记忆能力。最常见的做法，是给系统接一个向量数据库，把历史对话、用户偏好、项目经验、工具调用结果、失败案例都存进去。看起来，只要把“记忆”这块补上，Agent就能从一次性对话工具变成长期协作伙伴。
长期以来，监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）一直是深度神经网络中最常用的模型适配手段。在中小规模的传统神经网络中，SFT 通常能够稳定提升下游任务表现。
几天前，OpenAI 用 AI 模型解决了一个关于点与点之间距离的数学问题，此前 80 年来这道题目一直未被完全攻克，消息一出一度被媒体刷屏。不过，没隔几天 16 位数学家站了出来，他们在荷兰莱顿大学发布了一份名为《莱顿宣言》的文件 [1]。
当地时间 6 月 2 日，Perplexity 在 Computex 2026 的 Intel 主题演讲上，做了一个很多人没太在意、但可能改变整个 AI 应用行业走向的演示。不是新模型，不是更快的搜索，而是一套「任务路由」系统。