在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
智能家居不够“智能”，怎么办？小米集团给出了智能家居未来探索方案Xiaomi Miloco。该方案基于大模型独特的开发范式，用户可以跟智能家居系统对话沟通，经过大模型的推理计算，自动完成家庭生活中的各类智能需求和规则。
尽管今天还有 Sora 角色客串功能和 GPT-5 查找和修复安全漏洞智能体的消息，但本文的重点是深扒 Atlas 背后的「灵魂」—— OWL 架构。看看 OpenAI 究竟是如何驯服 Chromium，把它从浏览器「换皮」玩成了「架构重组」的。
OpenAI 发布了一份报告： AI in Japan: OpenAI’s Economic Blueprint 如何利用 AI，加速创新、增强竞争力，并推动可持续、包容性的增长
在通往AGI的道路上，人类欠缺的是一种合适的编程语言？华盛顿大学计算机学院教授Pedro Domingos在最新的独作论文中表示，当前AI领域使用的编程语言，无一例外全都存在缺陷。同时，Domingos还提出了一种新的统一语言，将AI逻辑统一成了张量表示。
数月前，苹果基础模型团队负责人、杰出工程师庞若鸣（Ruoming Pang）离职加入 Meta。扎克伯格豪掷两亿美元招揽庞若鸣加入超级智能团队。根据庞若鸣的领英信息，他已在 Meta 工作了大约三个月的时间。
这一瓶颈如今被打破。小米正式开源首个原生端到端语音模型——Xiaomi-MiMo-Audio，它基于创新预训练架构和上亿小时训练数据，首次在语音领域实现基于 ICL 的少样本泛化，并在预训练观察到明显的“涌现”行为。
全球创新企业家、慈善家陈天桥旗下的 MiroMind 团队在这一 AI 未来大考中，连续第二周蝉联冠军。与专注文本输出的生成式模型不同，MiroMind 采用记忆驱动机制，专为预测与决策设计，旨在打造全球最好的预测大模型。
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
最强开源深度研究模型来了。 MiroMind ODR（Open Deep Research），来自代季峰加盟陈天桥的技术首秀。 首先，它做到了性能最强，GAIA测试结果更是达到了82.4分，超过了一众开源闭源模型，其中包括Manus、OpenAI的DeepResearch。
