在人工通用智能（AGI）的探索征程中，具身智能 Agents 作为连接数字认知与物理世界的关键载体，其核心价值在于能够在真实物理环境中实现稳健的空间感知、高效的任务规划与自适应的执行闭环。
最近口述采样很火。如果您经常使用经过“对齐”训练（如RLHF）的LLM，您可能已经注意到一个现象：模型虽然变得听话、安全了，但也变得巨“无聊”。
当你阅读《红楼梦》《哈利·波特》《百年孤独》等长篇小说时，读着读着可能就忘记前面讲了什么，有时还会搞混人物关系。AI 在阅读长文章的时候也存在类似问题，当文章太长时它也会卡主，要么读得特别慢，要么记不住前面的内容。
如今 LLM 的语言理解与生成能力已展现出惊人的广泛适用性，但随着 LLM 的发展，一个事实越发凸显：仅靠语言，仍不足以支撑真正的智能。
中美正忙着堆算力打AI战，欧洲却突然杀出一条血路：模型落地更重要！Mistral一口气扔出Large 3和Ministral 3，全开源、能看图、能跑在大多数电子设备上，甚至断网也能用。未来，AI是巨头的专属权力，还是人人都能握在手中的智能？这一次，欧洲给出了自己的答案。
这项工作由伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC)、哈佛大学、哥伦比亚大学和麻省理工学院 (MIT) 的合作完成 。
如何让没有长时记忆的AI，完成持续数小时的复杂任务？Anthropic设计出一个更高效的长时智能体运行框架，让AI能够像人类工程师一样，在跨越数小时的任务中渐进式推进。
面对谷歌攻势，OpenAI内部炸锅了。
ChatGPT三岁生日这一天，硅谷热议的新模型来自DeepSeek。
最新研究发现了一个诡异现象—— 当研究人员刻意削弱AI的「撒谎能力」后，它们反而更倾向于坦白自身的主观感受。
