凭借类人化的结构设计与运动模式，人形机器人被公认为最具潜力融入人类环境的通用型机器人。其核心任务涵盖操作 (manipulation)、移动 (locomotion) 与导航 (navigation) 三大领域，而这些任务的高效完成，均以机器人对自身所处环境的全面精准理解为前提。
最近整个 AI 圈的目光似乎都集中在 GPT-5 上，相关爆料满天飞，但模型迟迟不见踪影。昨天我们报道了 The Information 扒出的 GPT-5 长文内幕，今天奥特曼似乎也坐不住，发了推文表示「惊喜很多，值得等待」。
谷歌DeepMind开启「上帝视角」，全新力作AlphaEarth Foundations震撼上线，10米级分辨率，打造出前所未有的地球数字画像。网友直呼：这不就是「地球版ChatGPT」？
1997年，Wolfgang Maass于Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models一文中提出，由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络（SNN），能够展现出更强大的计算特性，会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”[6]。
WebAgent 续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》中
近年来，大语言模型（LLM）的能力越来越强，但它们的“饭量”也越来越大。这个“饭量”主要体现在计算和内存上。当模型处理的文本越来越长时，一个叫做“自注意力（Self-Attention）”的核心机制会导致计算量呈平方级增长。这就像一个房间里的人开会，如果每个人都要和在场的其他所有人单独聊一遍，那么随着人数增加，总的对话次数会爆炸式增长。
在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏（Dataset Distillation,DD）方法能够通过使用更少的数据，达到接近完整数据的训练效果，提升模型训练效率，降低训练成本。
10天前Amazon发布了他们自己的开发平台，Kiro IDE，其中有一个很厉害的交互功能“Spec（Specification）”，强调的是规范的文档，说明书，以一套非常结构化的方法确保开发过程的系统性、可控性和质量，堪称现代软件工程的最佳实践。让vibe coding有一个规范的范式。
复合LLM应用 (compound LLM applications) 是一种结合大语言模型（LLM）与外部工具、API、或其他LLM的高效多阶段工作流应用。
自 ChatGPT 引爆公众认知以来，AI 开始渗透进写作、编程、设计等多个应用场景，推动人类进入“智能体（Agent）”时代。曾经遥不可及的自动化交互，如今正在成为现实。在这背后，一场关于基础设施的重构也悄然展开——从模型能力到部署体验，谁能打通智能 Agent 的“最后一公里”，谁就掌握了这场范式变革的主动权。
