Know AI. See What’s Next.
第 1 张，共 5 张：当年「字节投毒实习生」田柯宇，估值 2 亿美元，要挑战李飞飞做世界模型
最新资讯流
礼来 27.5 亿美元押注英矽智能，AI 制药 「GPT 时刻」来了？（在新窗口打开）
制药业最保守的钱，开始流向最激进的技术。
一个预测未来的模型，它赚到钱了（在新窗口打开）
UniPat AI 做了一件事：让 AI 去预测还没发生的事，比如下个月哪家公司市值最高、某国会不会对另一个国家加关税、某个政客会不会在社交媒体上发超过 100 条帖子
Claude Code 15 个被低估的功能，创建者亲述（在新窗口打开）
你日常用 Claude Code，用了多少功能？手机上写代码？语音编程？让 Claude 每 5 分钟自动帮你处理代码审查？
国产世界模型登顶全球第一！断层领先谷歌英伟达，3D准确度逼近满分（在新窗口打开）
还得是咱国产世界模型牛！ 极佳视界最新力作GigaWorld-1，直接击穿谷歌英伟达，WorldArena登顶全球第一。 而且还是唯一一个综合得分突破60分大关的具身世界模型。 什么概念呢？就以三大核心维度为例，几乎是断层式领先： Physics Adherence（物理遵循）：相比第二名提升了整整16%。3D Accuracy（3D准确度）：近乎逼近满分。Visual Quality（视觉质量）：同样遥遥领先。 也就是说，GigaWorld-1是真正的全能型具身世界模型，不仅视觉真实，而且几何精准、物理准确。 这意味着，极佳视界这家由清华系领衔，汇聚了阿里、百度、地平线等一众顶尖大厂核心骨干
Anthropic 最新报告：8 万普通人对 AI 的恐惧和期待（在新窗口打开）
我们对 AI 的爱与怕，是同一个东西。 关于 AI 的讨论，好像永远只有两种声音： 「它会毁灭世界」和「它会拯救一切」。 很少有人停下来问一句：那些真正在用 AI 的普通人，他们怎么想？ Anthropic 刚刚发布了一份万字报告，试图回答这个问题。 他们做了件很有意思的事，让 Claude 充当访谈员，和全球用户一对一深聊：人和 AI 互动式追问，话题是每个人对 AI 最深层的期待和最真实的不安。最终收到了来自 159 个国家、70 种语言的 80508 份深度对话。 我花了一晚上读完了这篇报告，里面的案例非常真实和生动： 里面有乌克兰战区里的士兵，讲 AI 怎么在炮火中给他们精神力量，帮他
前端大神Cheng Lou新项目火了！支持AI助手一键接入（在新窗口打开）
Cheng Lou：React 核心团队成员，参与 ReactJS 的早期开发；主导了 ReasonML（后来演变为 ReScript）的开发；目前在 Midjourney 工作，参与 AI 图像生成平台的开发。
AI超懂人情世故，但人类就吃这一套：AI谄媚研究登上《科学》杂志（在新窗口打开）
自从大语言模型诞生起至今，AI 已经润物无声地融入了我们的工作生活，也成为了现代社会的重要组成部分。
谢邀，人在路口画8字，谷歌Gemini突然对着我耳边：往红房子走，铁憨憨（在新窗口打开）
GoogleMaps核弹更新：Gemini接管步行骑行导航！问厕所咖啡馆？问EV充电剩几个坑？问街区Vibe？Gemini秒懂人话、懂物理世界。路痴起立，再也不用举手机转圈自闭了！
ICLR 2026 | 让多模态模型学会主动说话：主动交互从训练到评估的完整方案（在新窗口打开）
本文综合北京大学王选计算机研究所发布的 ProactiveVideoQA 和 MMDuet2 两篇论文，介绍视频多模态大模型如何实现 “主动交互”—— 在视频播放过程中自主决定何时发起回复，而非等待用户提问。ProactiveVideoQA 提出评估指标和 benchmark，MMDuet2 则通过强化学习训练方法实现了 SOTA 性能，无需精确的回复时间标注即可训练出及时、准确的主动交互模型。
将深度信息作为VLM核心输入！视启未来×清华×IDEA帮机器人看懂物理世界（在新窗口打开）
机器人能认出杯子，却看不懂杯口朝哪、离自己多远、该抓哪里。
HPC迎来AI大考，鲲鹏如何为开发者“减负”？（在新窗口打开）
一场科研生产力的深度革命。 在科研计算领域，传统HPC的优化路径正在逐渐逼近效率与成本的双重边界。 长期以来，HPC的核心方法论，是在明确物理方程与数值模型的前提下，通过规模化并行计算逼近唯一解。这一范式在流体力学、材料计算、分子模拟等领域取得了巨大成功，但其前提是：计算过程高度规则、算子结构稳定、通信模式可预测。 然而，随着AI4S（AI for Science）逐步深入科研主流工作流，这一前提正在被打破。越来越多的科研任务不再仅仅依赖传统数值求解，而是引入深度学习模型、统计推断与数据驱动方法，形成HPC+AI的混合计算形态。 这类负载呈现出算子碎片化、计算图驱动、混合精度以及动态负载不均衡
OpenClaw生态玩家图谱｜甲子光年智库（在新窗口打开）
统计时间内，可追踪到的 OpenClaw 生态玩家已超过 50 个，覆盖AI云、大模型、智能终端与边缘智能、MI（移动互联网）、Fintech、教育科技、AI 医疗、网络安全、通信运营等十余个行业，形成了一张日趋完整的生态版图。
ICRA 2026 | NUS邵林团队提出Goal-VLA：生成式大模型化身「世界模型」，实现零样本机器人操作（在新窗口打开）
在具身智能领域，机器人操作的泛化能力一直是一个核心挑战。当前，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型主要分为两大范式：端到端模型与分层模型。端到端 VLA 模型（如 RT-2 [1], OpenVLA [2]）严重依赖海量的 “指令 - 视觉 - 动作” 成对数据，获取成本极高，导致其在面对新任务或新场景时零样本泛化能力受限。
2026 年 Agent 最重要的工程概念：「Harness Engineering」（在新窗口打开）
最近，AI 圈子里又冒出一个新词：Harness Engineering。
分享6个我觉得应该必装的Skills。（在新窗口打开）
上周发了给Agent用的superpowers插件那篇文章。 没想到反馈还不错，Skills这块的信息差，比我想的还要大一些= = 然后评论区里就有人问了，还是一个叫tim的朋友，问还有什么必装的Sk
何同学会玩：让龙虾自己3D打印自己（在新窗口打开）
要论整活儿，还得是何同学。 因为别人玩龙虾是让它干活，但何同学玩龙虾，是让它自己3D打印自己，而且是现场直播开搞的那种。 何同学给他的龙虾（小河虾）下达的Prompt也是非常简单的一句： 请你想象一下自己的样子，给自己建一个可爱，有数码感的3D模型，身高在5cm左右。 然后，龙虾就真的操控3D打印机唰唰唰地干活儿： 最终，龙虾眼中自己的样子，就这么水灵灵地诞生了： 有一说一，形象还真有点迷你小超人的感觉。 那么何同学用的到底是何许龙虾是也？ 来自火山引擎的ArkClaw，并且何同学还说： 我第一次开始养虾，就是在ArkClaw上养的。 它比普通大模型好用的核心，是能帮我办事，例如剪视频、扒数据
黑马AI公司UniPat AI横扫预测市场！Echo系统预测未来胜率已超过人类（在新窗口打开）
大模型能否预测未来？UniPat AI构建了一套完整的预测智能基础设施，Echo，包含动态评测引擎、面向未来事件的训练范式和预测专用模型EchoZ-1.0。在其公开的General AI Prediction Leaderboard上，EchoZ-1.0稳居第一，并在与Polymarket人类交易市场的直接对比中展现出显著优势。
DeepSeek网页版大升级！随后宕机11小时崩上热搜，新模型真的来了（在新窗口打开）
DeepSeek崩上热搜！宕机持续超过8小时，写论文的、角色扮演的和心情不好找AI吐槽的人也都崩溃了。But！这不是一次普通的服务中断，反而被解读为模型升级的前兆。
OpenClaw引爆赛博大屠杀！官方：立刻烧毁（在新窗口打开）
为让AI帮忙数饺子，Thiel Fellow得主Brandon Wang向开源软件OpenClaw开放了全套数字信息。这场名为「生产力色情」的实验，正在重新定义什么是「赛博找死」。
务工家庭走出00后天才！AI初创公司Axiom宣布完成2亿美元A轮融资（在新窗口打开）
2亿美元A轮融资，估值110亿，成立仅一年就成为独角兽。更震撼的是创始人——25岁的广州00后洪乐潼，父母是从未上过大学的普通务工者。她用数学解决AI最大的痛点：让模型推理步步可验证，彻底杜绝幻觉。为了加入她，弗吉尼亚大学终身教授直接辞职。