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因为就在刚刚，一个 国产 的、 开源 的世界模型，做到了！ 来，先来看一下第一人称射击效果： 视频地址： https://mp.weixin.qq.com/s/fOoXddwWjKixTbrMQiyd8Q 在雪地科幻场景里，角色一边移动和转动视角，一边开火，过程中还能看到爆炸、火焰、能量护盾等反馈。 重点是这些变化都发生在同一个持续生成的世界里，场景也会随着操作继续往前走。 再来看大热的《奥德赛》的场景： 视频地址： https://mp.weixin.qq.com/s/fOoXddwWjKixTbrMQiyd8…
赛博义父Tibo，又来给大家送温 （重） 暖 （置） 了！！ 原因很简单：全网都在拿GPT-6 Astra玩3D，很快就把额度烧光了。。 这回是面向所有付费订阅的全局重置，预计美西时间当天18点左右到账（北京时间8号上午10点左右）。 这一次，这个男人还把「reset」藏在《Never Gonna Give You Up》的歌词里… 不得不说Tibo，你的招数真是玩得越来越花了 评论区有人精准总结： a reset a day keeps Claude away. 没办法，现在3D已经成了GPT-6 Astra上…
OPC独立开发者，一人成军；竞赛全勤“肝帝”，白天牛马晚上冲榜；00后本科生，二话不说就是干…… 你别说， 最懂金融AI的一群人 ，全在这儿了。 单看履历，一个比一个爽文反套路。 不管你是银河战舰，还是扫地僧，到了 AFAC大赛 （AFAC2026金融智能创新大赛）总决赛现场，过往身份统统作废。 只一点： 最硬的业务命题摆在面前 ，扛得住晋级，扛不住OUT。 5000+支队伍、近2万名选手，拼到最后，就剩 台上路演十分钟 —— 既要讲透技术方案，还得接住产业、学界、创投三方评委的“夺命”连环call。 能力、耐力…
近日，物理AI企业深度智控（DeepCtrls）完成新一轮B+轮数亿元融资。 近日，物理AI企业深度智控（DeepCtrls）完成新一轮B+轮数亿元融资。本轮融资由宁德时代领投，阿美投资(Aramco Ventures)、太平创新投资、广发信德、复星创富跟投，源码资本、光远资本等老股东持续追加。 过去两个月内，公司已连续完成三轮融资。密集产业资本加码背后，是资本市场对产业趋势的共同判断：AI正从数字世界走向物理世界，能源与算力基础设施正成为AI产业持续发展的关键底座，物理AI将成为重构这一底座的关键技术路径。 深…
9月7日， WAIC CONNECT MALAYSIA 活动在吉隆坡会展中心盛大启幕。 本次活动由WAIC CONNECT主办，中国驻马来西亚大使馆支持，华为赞助，第一财经作媒体支持，汇聚政府机构、运营商、行业客户、生态伙伴及中国出海 AI 企业，开启为期两天的人工智能产业交流盛宴。 首日以 “Scenario Insight Day｜场景洞察日” 为主线，通过 WAIC City Walk 、 Huawei Cloud AI Boost Day · Agentic AI Practice 以及全天开放的 AI…
该模型由无问芯穹提供算力支持与Infra优化，清华大学、北京大学团队参与算法和训练方法研究，共同探索提升Agent后训练的数据利用效率和训练效果。 NeoHorse-1包含4B和9B两个版本 ，重点面向Agent工作过程中需要的一组能力，包括调用工具、读取环境反馈、发现错误、调整路径，并最终完成任务。 在覆盖Harness Agent、工具使用、代码和指令遵循等10项评测中，经过Agentic Post-Training后， 4B模型综合表现已经达到/略超9B基础模型。 一家一直强调多模型协作的公司，为什么又开始…
当人形机器人还在春晚舞台上跳舞、打武术的时候，这个小东西已经搬过水桶、送过文件了。 （P.S. 真干活还得是轮足啊） 这些在聚光灯下默默干活的机器人，来自 本末科技 。 一家从成立第一天起就专攻「本体」的公司。 说实话，最开始看到这些视频我是表示怀疑的，毕竟大脑时代嘛，本体、而且是非人形…… 听着好像不是那么物理AGI啊。。。 可当我一条条刷完他们B站上的所有视频，我觉得—— 虽然当前具身最热的是大脑，但关于本体的声音，同样值得更多关注。 具身不止大脑 大脑，当今具身智能，最性感的赛道。 数据显示，2026年上半…
Astra刚发布没几天， GPT-6 Sol就被曝正在内测。 表现也很抢眼， 单次测试速度是Astra的6倍 。 大胆猜测一下：Terra和Luna是不是也在路上呢？ 而且就在同一天，OpenAI刚刚公开了一组内部数据： 截至目前，按8小时工作日折算，OpenAI研究员每工作一天，身边就有3个多Agent工作日同时运转。 按API价格计算，OpenAI中位数研究员每天使用的Agent推理资源，已经超过600美元。 OpenAI还宣布，已经实现了 「自动化研究实习生」 ： 这些Agent能在人类指导下，完成部分原本…
10 月 16–17 日，面向全球开发者的开源技术大会 GOSIM 将首次来到深圳，举办 GOSIM Shenzhen 2026。 如果把 2026 年的 AI 竞争放在一起看，一个越来越明显的变化是：模型还在不断刷新能力上限，但 AI 的战场早已不只在模型本身。 Anthropic、Google Cloud、DeepSeek、智谱等厂商持续推出新模型、刷新能力边界的同时，Agent、AI 编程、端侧智能、AI 原生设备、机器人等方向也在快速升温。AI 正从“比谁的模型更强”，走向“谁能把模型真正变成产品、工具和…
GPT-6 Astra刷到快满分的ARC-AGI 3， 一个手机能跑的4B小模型也能刷爆 。 更准确地说，是4B Qwen+753B GLM 5.2的组合。 其中，GLM-5.2待在云端，手机端只需运行4B的Qwen-3.5。大模型全程不输出一个字，小模型负责把最终答案写出来。 具体技术细节尚未公开，背后团队Mostik拒绝在此刻披露，“因为比赛还没结束”。 但他们公开了核心发现： AI模型之间一直在用一种极其低效的方式交流。 Mostik认为，他们搭了一座桥，让模型之间的信息传递效率提升了几个数量级。 按团队披…
9月7日，国内首份《中国办公Agent用户行为不完全报告》在京发布。 9月7日，国内首份《中国办公Agent用户行为不完全报告》在京发布。该报告基于“办公Agent四强”之一、国内首个大厂开源桌面端办公Agent——LobsterAI的真实用户数据，揭示了当前人机协作方式正在发生的深刻变化，旨在为行业提供可观察、可讨论的真实样本。 这一报告的发布，与北京市智能体政策加速落地的背景相互呼应。2026年7月，北京市发改委等四部门联合印发《北京市关于加快智能体引领发展的若干措施》，围绕底层筑基、平台赋能、应用牵引、生态…
GPT-6 Astra一发布，recurrent depth突然一夜火了！ 最早是The Information爆料，Astra使用了这种「循环深度」技术： 让同一组Transformer层反复运行，在不增加同等规模参数的情况下，把计算做得更深 。 ？？模型不必继续疯狂「长肉」，也能让现有参数多干几轮活，还有这好事。 不出所料，争议很快到来。。。 由于循环发生在hidden state里，中间过程未必会写成人类可读的思维链，模型会不会因此更难监测？ OpenAI也由此被AI安全专家集体讨伐，甚至一度逼得首席科学家…
过去三年，AI证明了自己能读懂人类的语言。但尴尬的是，它依然看不懂我们身处的物理世界。 大模型缺乏通向物理世界的通路，这不是危言耸听。 2026年7月，中国南北方同时遭遇严峻洪涝考验。 南方，受台风美莎克及西南季风共同影响，广西遭遇持续强降雨。南宁市横州、宾阳等地多个站点降雨量突破历史纪录，六蓝水库发生溃口。 从监测到异常洪峰到溃口发生，留给指挥部的黄金处置时间不足30分钟，贵港郁江出现2001年以来最大洪水，洪峰水位超出警戒5.68米，一处教育园区积水最深接近三楼，上万名师生被困，全区紧急避险转移18.7万人。…
AI解题太快、过程又太黑盒，这种能力反而可能掩盖了数学研究过程中那些宝贵的「失败」。 如果我们希望这种迭代（解答开放性数学问题的过程）真正产生新的理解，那么负责进行迭代的人或系统，最好不能提前知道最终正确的拟设是什么。 因为一旦提前知道重点，就很容易抑制对其他路线的探索。 这些路线表面上看可能只是「死胡同」，但事实上， 它们为什么会失败，本身往往极具启发性 。 还cue到了某些公司…… 与此同时，运行AI系统的公司，却 把通往这个最终拟设的整个过程，几乎完全隔绝在公众视野之外 …… AI直接吐出正确答案，但最关键…
上岗前花了大把时间陪机器人训练，等机器人真要开始干活了，它却先从部署链路里退了出去。 要知道，以前的世界模型对机器人来说，就像是一个随身携带的“脑内沙盘”，机器人先借助它预测未来会发生什么，再据此决定下一步怎么动。模型想得越多，推理链路往往也越长。 但这个“反骨”世界模型，却把思路给换了一下。 它只停留在训练场里，专门检查机器人自己提出的动作会造成什么后果，再把这种检查变成策略优化的反馈。等训练完成，受控世界模型便退出部署链路，机器人执行任务时无需继续展开未来、搜索候选动作。 结果呢？ 机器人反倒是更能干活了！…
人类和费马大定理纠缠了三个半世纪，Claude这次只用了11天！？ 刚刚，Anthropic宣布，Claude完成了首个端到端、可由计算机完整检查的 费马大定理证明 。 约1300万行Lean代码、超过3万个中间定理、最终证明使用其中约29500个。 整个工程规模，已经超过Lean核心数学库Mathlib的 5倍 。 这次Claude没有发现一个全新的费马大定理证明。 它完成的是另一件同样工程量《惊人》的工作： 把人类数学家能够读懂的证明，彻底翻译成计算机能够一行一行检查、没有任何「这里显然」的形式化证明。 而这…
9月3日，趋境科技与摩尔线程签署战略合作协议。此次合作以趋境科技自研的国产 PD 异构技术与摩尔线程 MTT S5000 智算卡与 MUSA 软件平台的深度融合为基础，双方将持续推进基于趋境科技 ATaaS 平台的国产化高品质 AI Token 工厂建设，并共同研发和推广以 Token Pod（Token 超节点）为载体的联合解决方案。 目前，相关方案已投入生产，并承接头部模型厂商官方业务的真实 Token 流量。在同等生产服务标准下，该方案兼顾国产算力的生产级性能与单位 AI Token 成本优势， 整体性价比…
星尘智能（Astribot） 基座模型团队发布能异步执行的在线强化学习框架 SmoothRL 真实机器人没有“暂停键”。 现在的 VLA、World-Action Model 往往一次生成未来一段时间的动作序列，也就是 action chunk。模型越来越大，推理时间也越来越长，但机器人不能每隔几百毫秒就停下来等模型推理下一段时间的动作。尤其在投掷这类高动态任务里，一次停顿就可能让已经积累起来的速度掉下去，导致整个任务失败。 所以真实部署里更常见的方式是 异步推理 ：机器人继续执行手头的动作，模型同时在后台计算下…
科研里常见的情形是：写一个能算准振荡积分的程序，把一段数值代码调快十倍，从一张数字表里反推出背后的方程——第一版实现通常都不够好。 主要工作量不在实现第一版，而在其后的几十到上百次试错。 这类工作的形式是搜索，不是单次执行。 openJiuwen社区的ScienceDiscovery把这段试错交给程序自己完成：被演进的是 科研代码 本身，模型不训练、搜索规则也不改，每一轮变的只有 产物 。 通过树搜索实现科研场景产物RSI 搜索展开的形状是一棵树。每一版产物是树上的一个节点，可以被再次选中、改写并长出新的分支，也…
全球5027支队伍、近2万名选手同台PK，百分之一的晋级概率杀进总决赛路演…… 八月末，上海， 金融AI年度大考 准时开赛。 清北、复旦、麻省理工等海内外顶尖高校学子，以及大厂核心技术骨干，纷纷汇聚一堂，赛场内火力全开—— 有人从L2行情中识别资金动向，有人拆解复杂金融文档，也有人掏出Harness、RSI，让Agent读懂市场情绪。 场外，主办方围绕赛事，首次推出 「会、展、赛」 三位一体的总决赛路演舞台： 主论坛 上大咖轮番登场， 创新展区 同样热火朝天。 除了有历届成果集中亮相、创投资本1v1现场对接、HR…