现在，我们越来越多地将大语言模型应用于搜索、编程、内容生成和决策辅助等现实场景中。尽管每天有数百万人使用大模型，但它的问题也随之而来，例如有时会产生幻觉，甚至在特定情境下表现出误导或欺骗用户的倾向。
机器人终于迎来自己的「iOS时刻」，全球首个具身Agentic OS来了：不是装个更聪明的大模型，而是给机器人配上一套真正的「操作系统」。
现有的视觉大模型普遍存在「语义-几何鸿沟」（Semantic-to-Geometric Gap），不仅分不清东南西北，更难以处理精确的空间量化任务。例如问「你坐在沙发上时，餐桌在你的哪一侧？」，VLM 常常答错。
2024 年底，硅谷和北京的茶水间里都在讨论同一个令人不安的话题：Scaling Law 似乎正在撞墙。
过去一年，大模型在语言与文本推理上突飞猛进：论文能写、难题能解、甚至在顶级学术 / 竞赛类题目上屡屡刷新上限。但一个更关键的问题是：当问题不再能 “用语言说清楚” 时，模型还能不能 “看懂”？
谷歌 Gemini 数据联合负责人 Andrew Dai 联手苹果首席研究科学家 Yinfei Yang，隐身创办 AI 新秀 Elorian。首轮将融资 5000 万美元，剑指「视觉推理」这个下一代大模型的核心问题。
大模型能写代码、解奥数，却连幼儿园小班都考不过？简单的连线找垃圾桶、数积木，人类一眼即知，AI却因为无法用语言「描述」视觉信息而集体翻车。大模型到底「懂不懂」，这个评测基准给出答案。
这些改变世界的产品，最初居然都是不被当回事儿的支线项目（side project）？！
刚刚，GPT-5.2刷新了一项新纪录！OpenAI联合创始人Greg Brockman发帖称使用GPT-5.2在ARC-AGI-2基准测试上，表现超过了人类基线水平。
1月10日，很久没有公开露面的月之暗面创始人杨植麟，在一场定向邀请的行业论坛中，详细地分享了2025年Kimi的技术路线重点，以及对未来的思考。这次分享，有一个核心关键词，Agentic智能时代。这是通用大模型竞争的一个未来高地
