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嗨害嗨，今年我又去了云栖大会。 今天的大会少了经典的大堵车环节，因为大会首次打破了多年的传统！ 将主会场从云栖小镇外迁至杭州国际博览中心，承载能力更强了，整体展览面积超过5万平方米，联合了超1000家
今年以来，RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）逐渐从硅谷前沿话题，演变为全球共识。
今年，AI 创业到底往哪里走，变得比过去更难判断。 模型公司不断向应用层下探，一些 To C 产品刚找到的功能，可能下一次模型更新就会被直接覆盖。另一边，机器人、世界模型等概念又速升温，越来越多创业公
两年前，一段机器人炒虾的视频在网上爆火。
谁也没想到， AGI 随着 GPT-6 的到来竟然来得这么快。
本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。
Codex、Claude Code等数字世界智能体，已经向我们展示出了一种全新且高效的工作方式：大模型理解目标，拆解任务，调用适当的工具，并根据执行结果不断调整计划，直到完成任务。
堪比iPhone Duo发布会！
一段人坐上椅子的视频，对人类而言再普通不过。我们不仅能看见 “人坐了下来”，还天然理解椅子承受人体重量，人与椅面形成接触并最终稳定，这些重力、接触与作用关系共同构成真实世界中的物理交互。但对今天的三维重建系统而言，“看见动作” 与 “重建真实交互” 仍是两回事。一个视觉上准确坐在椅子上的人体，进入物理仿真后，椅子可能因结构缺失倒下，人体也可能与椅面严重穿模。视觉上成立，并不意味着物理交互上成立。
OpenAI的通用模型GPT-6 Astra在机器人控制领域展现出强大能力，可规划动作并指挥机械臂完成积木抓取等任务，但精细操作仍存局限，这使机器人领域的OpenAI可能正是OpenAI自身。