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这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。
清华系物理AI企业「清研精准」已于近日完成数亿元B3轮融资，本轮融资由北京市绿色能源基金、北汽产投领投，裕隆集团跟投。据悉，该轮资金将会用于核心人才招募、多模态数采设备的研发与规模化部署，以及算力采购与模型训练基础设施建设等方向。
就在最近，英国前首相府数据科学家Liam Wilkinson，花一个周末搭了76个MCP工具，把Claude、GPT、Gemini等四个顶尖模型扔进了《文明VI》。结果，23场对局打完，其中一个AI造了核弹炸了法国——然后输了。
一位个人开发者，竟然在一众大厂中，杀进了抱抱脸Models Trending榜的前排？！突然出现了一个个人账号：yuxinlu1。再一看下载量——最新数据已高达20.7万和53.6万。好家伙，这是什么神仙模型来了？
一直很奇怪为什么那么多人追崇Palantir这家公司。中国不会有Palantir，在美国它也是非常特殊的存在。这个公司不是近几年才火的，十年前投资行业追大数据概念的时候就已经很火了，当时同事还给我传过它的BP资料，当然我们国企不会去跟进这种海外项目。这十年间，国内拿Palantir作为对标、讲故事的大数据公司一抓一大把，但跟它做一样事情的大数据公司一个都没有。
来自 Sharpa、清华大学、UC Berkeley、上海交通大学、ETH Zurich 等机构的研究者提出了首个通用触觉基础策略 FTP-1。它基于约 3,000 小时、来自 26 个数据来源和 21 种触觉传感器的数据进行预训练
看《堡垒之夜》的游戏录像，也能训练AI？没错，一家靠着海量游戏录像训练AI的公司General Intuition，刚刚完成3.2亿美元（约合人民币21.77亿元）融资。General Intuition公开披露的融资总额已达4.54亿美元，估值23亿美元。
阿里云正式宣布，Apache Flink 3.0全面进入Agentic Streaming For AI时代，并推出全模态数据流处理能力。这是业界第一次，把视频、音频、图像、文本这四类数据，统一放进同一条流式pipeline里调度，让AI能够实时感知、实时理解、实时回应。
当全球具身智能行业还在争论技术路线时，一家中国公司已经率先定义并跑通了自己的答案。深度机智提出的「人类学习」路线——以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为 AI 而生——正在被英伟达、Physical Intelligence 等海外头部机构沿同一方向跟进。
一家刚完成10亿元A轮融资的具身公司，是这么定义具身标准数据格式的： Object Trajectory。