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大语言模型为什么能 scale？一个重要基础是，海量来源各异的知识，被统一进了同一种输入输出空间 —— 文本。输入是文本，输出也是文本，主干模型在这个统一空间中学习、组合与迁移知识。那么，具身智能要获得类似的泛化能力，通往 Physical AGI，它的 “原生统一空间” 是什么？
两年前，我原本和于红约好录一期播客聊 AI 投资。那时，她是美团龙珠合伙人，正带领团队 All in AI。
同一个 GPT-5.5，放进不同的系统里，做具身任务的表现可以相差悬殊。在 EmbodiedBench 上，直接使用 GPT-5.5 的平均成功率是 56.9%；模型参数一个不改，只让它周围的系统持续进化，这个数字变成了 72.7%。
最近，全世界的数学圈都被AI核爆了。
一张 AI 生成的图，可以在美学、提示词对齐和人类偏好指标上拿到高分，画面里却藏着扭曲的肢体、相互穿透的物体，或不合理的物理现象。这些错误，并不总能从现有分数中看出来。
DeepSeek 连自己官方开源的推理代码都能写错，而且错得相当有规律。
未来数字世界会是什么样？
vLLM Semantic Router推出并开源Decision 3.0系列多模态决策模型，覆盖0.6B至27B六款模型，其中d3在Jev Decision Index 0.3.1文本榜和视觉榜均排名第一。
亚马逊正洽购AI公司Decart，潜在估值约70亿美元；Anthropic曾在约60亿美元交易谈判后放弃推进，Decart的DOS可适配多厂商芯片并提升AI训练与推理效率。
模思智能（MOSI）宣布完成超10亿元Pre-A轮融资，由华控基金领投，资金将用于全模态实时交互智能研发、能力建设及全球商业化落地。