具身智能来时路:谷歌RT1、2,SayCan作者Ted Xiao复盘机器人学习三大时代
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上次开源 guizang-ppt-skill(github.com/op7418/guizang-ppt-skill) 之后,大家都非常喜欢,短短几周 Github Star 来到了 6000 多。
DeepMind 刚上任的 AGI 经济学总监 Alex Imas 曾担忧 AI 导致失业和需求坍缩,如今提出一个谨慎乐观判断,AI 会压低可复制劳动价格,也会推高护理、教育、医疗、服务等关系型劳动的价值。
顶级大佬Elad Gil抛出残酷真相:顶级实验室员工领先硅谷4个月,硅谷领先世界1年。你引以为傲的SOTA,在实验室里可能早已是淘汰的旧引擎。
AI能实现真正的沉浸式扮演了。
GENE-26.5 值得看的,是它背后的「具身智能版 Harness + 模型」。
几天内席卷 Instagram 与 TikTok,海外播放突破 5000 万;用户可上传题目、选择喜欢的 AI Tutor 角色,并实时互动生成个性化视频讲解,让学习像刷短视频一样停不下来,验证了 AI-native 教育产品的新形态。
大模型常因只关注当前预测而显得短视。Next-ToBE通过调整训练目标,让模型在每一步预测时兼顾未来token分布,从而提升整体推理能力。
2026移动云大会,中国移动和火山引擎,一个运营商国家队,一个AI圈顶流,共同宣布了一个叫「机密大模型」的服务模式。
本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理,以及那些将“无状态”的大语言模型(LLM)转变为全能智能体(Agent)的底层机制。