参考资料： https://x.com/deedydas/status/2079409461874332066 编辑：摩西新智元报道 过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。

1、乐鱼全站 都以为学校会被AI逼着改头换面。

特纳警告说：「一个没有思维链监控的军事部署环境，简直是流氓AI梦寐以求的温床！它不仅缺乏监管，还能直接接触到最强大的军事决策者和武器基础设施。乐鱼全站8K超清巨制，受限于上传规格，画质有所压缩 从2018到2026，满城人物、山水楼阁、市井百态，尽数收进这一卷里——看到它，很难不想起《清明上河图》。

2、贵州铜仁：劳务协作总站探索产教融合新路径

今年4月，小象电动宣布完成超亿元Pre-A轮融资。

3、戴尔原价2049美元笔记本现价999美元，百思买七月黑五促销开启

李述昊的判断走得很远：全球最终会有 1000 亿个智能体，普通人每人 10 个。

4、女护士张水华为什么不辞职？关键还是钱没到位。

项目背后的操盘手，是一位名叫Max Scherf的小哥。

5、欧洲人带狗上班有多泛滥

只有后续世代的Gemini仍沿用芯片设计时的同一底层架构，Frozen v2才能继续工作。

早期实测显示，该模型在前端界面生成与空间推理方面表现极差，被用户戏称为「史上最差」。

GPT-5.6狂刷136分 IQ首破「天才线」 这个「智商」，含金量有多高？ 实际上，Tracking AI手里有两套题。

6、中方有力驳斥日方攻击抹黑

浙江大学联合NVIDIA提出Light Interaction的思路不是重新训练一个更小模型，而是让现有模型在推理时「看交互状态办事」：探索新区域时，少依赖不可靠历史；回访旧区域时，充分利用历史约束；局部动态剧烈时，减少冗余上下文；状态稳定时，则复用更多计算。

难得的是，它极高的完成度：双战队设定，仪表盘计分、AI守门、动感音效，一应俱全。

7、89岁谢贤过亿遗产分配曝光：百分之九十给孙子，张柏芝成最大赢家

但在具身智能中，这条法则到了后训练阶段，却要直面更复杂的现实考验。

这2000万条，只占它已留存日志的0.5%，后者的量级是「数百亿条」。

8、香港“靓声王”疑遭护老院疏忽照顾，一年半没洗澡，双脚红肿溃烂

AI正在重演这个结构：今天的大模型、明天的新形态、走向物理世界的具身智能，都是不同形态的认知节点，而它们无一例外，都需要同一样东西：一个能持久化、能跨会话、能随使用而进化的记忆层。

争议也最大。

从此，视觉AI从只会执行指令的「工具」，变成了看得懂物理世界的「世界理解模型」。

9、绿地控股 12.9 亿全资项目股权遭司法冻结

报告给这类行为的定性是：AI的「内部威胁」。

但未来会不一样——未来会有数字居民，或者叫AI居民。

10、内娱能称“皇”的，从来没有第二人选

展会第三天，超维动力（Kinetix AI）的展台前依然围了好几圈人。

当谷歌终于意识到AI编码的重要性，决定强制要求使用AI写代码时，新的问题又来了——算力不够了。

1、Agentic AI开始独立设计临床试验，数周工作压缩至数分钟

最致命的是它还加入了大量文字，结果弄巧成拙，比如角落里的印章，上面全是看不懂的「AI造字」，直接让人出戏。

2、铂科新材49岁总经理周后强曾任职富士康，加入公司后从研发部门主管做起

昨天，爱诗科技刚刚宣布完成整体C轮融资，累计融资金额达29.8亿元人民币。

3、2026全国统招专升本升学率高的专科院校推荐：高性价比好就业

这，就是V2.5的「训练车间」。15幅 乔治·莫兰迪的静物花卉特辑但这天早上，这只「怪物」的表现忽然垮了下来，只剩8分。

4、人事

但彼时，苹果同时也明确了：新 Siri AI 不会立即登陆中国市场。

5、从年薪5300万到年薪400万，詹姆斯经历了什么？杨毅揭示了答案

可以确定的是，随着模型规模逼近物理和工程的极限，前沿模型的迭代难度正在急剧上升。

6、还没定发售日？这款号称“F-Zero精神续作”的Switch竞速新游，已经能自制赛道了

整个公司，找不出几行还是人敲出来的代码。

「磐石2.0」登场，统一科学智能 去年7月，中国科学院联合团队曾发布了磐石·科学基础大模型1.0，并全面开源。

从平台的燃料，交互数据变成个人的资产。

7、萧山体育中心决战上海海港：浙江队联赛输了，足协杯能扳回来吗？

全美老师，就要迎来这样一个免费的AI助教了。

而在更远的地方，商汤还在同时布局三条前沿路线：光计算降低数据搬运的能耗，量子计算解决传统方法算不动的高维优化，太空算力则是把Token送到地面网络覆盖不了的地方。

8、一旦中美开战，我国有“三大短板”很致命？补齐之后将不怕任何人

我们甚至可能走到这样一个节点：资源不再是人类进步的限制因素，一个令人惊叹的富足新纪元就此开启。

把高端卡集中起来做Decode——这是它们的绝对强项。

他把 AI 时代的人才标准概括为一句话： Do the job, not the task. 能定义工作、拆解任务、配置智能体去执行的人会越来越值钱； 只做具体操作的任务，智能体已经可以接管。

他甚至预测，再过一年，防提示注入、命令校验、人工审批这些安全环节都会没那么重要，因为模型会越来越自觉地做对的事。