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5 月 20 日，武汉光谷。极佳视界（GigaAI）在「家庭场景子品牌发布会暨物理通用智能技术发布会」上，给出了一份相对完整的答案。这场发布会公布了五件事：全球首个物理 AGI「双金字塔」体系；家庭场景子品牌「拾光 SeeLight」与首款家庭通用人形机器人「拾光 S1」同步亮相；国内首个真实家庭场景百台部署落地武汉，Q3 起规模化运营；
姜旭是少数完整参与过 OpenAI 大模型核心技术演进的华人创业者之一。2019 至 2023 年间，他经历了 GPT 系列能力爆发最关键的阶段，工作横跨底层训练 infra、大规模预训练、RLHF 对齐算法与数据构建等核心链路。
近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
LenVM将长度建模提升到token级别，开辟可扩展价值预训练的新维度——3B开源模型精确长度控制全面击败GPT-5.4、Claude-Opus-4-6等顶级闭源模型；相同token预算下推理准确率提升10倍（63% vs 6%）；沿模型规模、数据量、采样数三轴无饱和scaling的value pretraining
今天，智谱发布了一篇名为《Scaling Pain：超大规模Coding Agent推理实践》的技术报告，披露了GLM-5系列模型在Coding Agent场景下遇到的推理基础设施挑战与对应解法。
就在这一背景下，银河通用联合清华北大英伟达等众多机构联合发布了跨本体「隐式世界-动作基础模型」LDA-1B，将目光投向了具身智能 Scaling Law 的这个终极命题：如何让模型有效利用互联网规模的异构数据。
AlphaGo 之父 David Silver 创办的 Ineffable Intelligence 获 11 亿美元种子轮，创欧洲融资纪录，估值达 51 亿美元。这家公司押注强化学习和自我经验学习，试图挑战依赖 Scaling Law 的大模型主线。
具身智能的Scaling Law停滞了吗？
4 月 10 日晚，灵初智能发布了大模型、数据集与合作计划：包括策略模型 Psi-R2、世界模型 Psi-W0，以及总规模近 10 万小时的人类操作数据。它想回答的问题也很直接 —— 当真机数据不再是唯一解，机器人还能靠什么继续 scaling？
具身智能独角兽Generalist，刚刚推出了最新的研究成果——新模型Gen-1。在包装手机和折叠纸箱这些精细活儿上，它把机器人的成功率从64%硬生生拉到了99%，几乎告别了手残职业病。