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如今，大模型越来越擅长回答问题了，但当 AI 不再只停留在聊天窗口，而是走向智能眼镜、可穿戴设备乃至家庭机器人时，问题会随之改变。用户未必有时间把需求完整说出来，也未必希望助手随时插话。更理想的助手，应该能在现场真正理解人，在用户需要的时候出现，在不合适的时候保持安静。
随着全球智能体加速落地，算力需求呈指数级爆发，以 GPU 为核心的 AI 基础设施正变得愈发关键。据摩根士丹利报告预测，2028 年全球 AI 基础设施累计总投资将达 2.9 万亿美元。
你从桌上端起一杯水，大脑用了不到一秒，同时完成三件事： 估算杯子的重量，预判水面晃动的幅度，顺便绕开了旁边那个玻璃杯。
在世界模型这条路上，行业一直卡在一个几乎无解的矛盾里：想要更真实的长程模拟，就必须给模型更深的计算；可一旦把模型做得更深，部署成本、参数规模和误差累积又会迅速抬头。结果就是，大家都知道世界模型要 “想得更久”，却很难让它在现实系统里 “算得起、跑得稳”。
现阶段大多数人形机器人的运动控制还局限于 “有参考才能动” 的被动跟踪模式。
硅谷著名科技播客主持人 Dwarkesh Patel 最近抛出了一个问题：AI 的下一代训练范式会是什么？
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
想训练能自动操作手机的GUI（图形用户界面）智能体，总会遇到两难困境：
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。
刚刚，Om AI发布全球首个面向物理世界的端侧流式多模态模型系列——VLX。VLX主打真实世界的端侧与具身场景，总共三款模型，三天连发：这三款模型连起来，不仅构成了多模态模型持续感知、精准定位、行动决策的能力闭环。