成立一年半累计融资超 20 亿，这个团队想搞定具身智能最难的「数据瓶颈」
成立一年半累计融资超 20 亿，这个团队想搞定具身智能最难的「数据瓶颈」用「无本体数采」的方式训练具身模型，灵初智能的这条路径是 VLA 之后行业最热的方向之一。
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7459 点击 2026-03-10 15:10
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用「无本体数采」的方式训练具身模型，灵初智能的这条路径是 VLA 之后行业最热的方向之一。
估值高达390亿美元、英伟达持续看好的Figure，刚刚放出了最新进展，引来大量网友围观。
拟开源NemoClaw。
昨日，OpenAI 宣布收购了 Promptfoo 以保障其 AI 智能体的安全。这家成立于 2024 年的 AI 安全初创公司，专注于保护大语言模型免受网络攻击。OpenAI 在一篇博客文章中表示，交易完成后，Promptfoo 的技术将整合进 OpenAI Frontier，该平台是其近期推出的、供企业构建和管理 AI 智能体的平台。
英伟达200亿美元「招安」Groq，推理芯片赛道一夜变天。但在大洋彼岸，一家北大系创业公司刚刚交出了自己的流片答卷。
第1周几乎灾难，第4周效率加倍。
三年前，我们发布了这份榜单的第一版，目标很简单：找出哪些生成式 AI 产品真正被主流消费者使用。在当时，「AI 原生」公司和其他公司之间的界限很清晰。ChatGPT、Midjourney 和 Character.AI 都是围绕基础模型从零构建的产品，而软件行业的其他玩家还在摸索这项技术该怎么用。
亚历山大王（ Alexandr Wang，汪滔）从Meta离职了？
供货蔚来比亚迪，美格智能再战港股。
DragStream，首次实现视频生成时的实时拖拽编辑。用户可随时拖动画面中的物体，自由平移、旋转或变形，系统自动保持后续帧连贯自然，无需重训模型，无缝适配主流AI视频生成器，真正实现「所见即所得」。
视频生成进入大规模时代，但计算成本也炸了。
如果你在过去一年关注过大模型训练的技术，大概率听过 Muon 这个名字 —— 这个在月之暗面 K2 模型的相关讨论中走红的优化器，被视为是可能挑战 Adam 的新秀。它的思路很直接：对动量矩阵进行正交化，让各个奇异方向上的更新速率一致，提升训练效率。
谷歌首席AI科学家、传奇工程师Jeff Dean，在最新访谈中放出了一个炸裂预言： 未来每个工程师可能会各自管理50个智能体实习生，完成大量并行任务，而且沟通效率会比人更高效。
在生成式 AI 的浪潮中，自回归（Autoregressive, AR）模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而，其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制，天生限制了并行生成的可能性。
OpenClaw爆火但安装门槛极高，催生天价代装生意。AutoClaw（澳龙），将其打包为一键安装桌面应用，小白也能1分钟上手。内置全新Agent模型Pony-Alpha-2，支持模型热插拔与飞书集成，50+技能开箱即用，彻底终结「付费装虾」时代。
国产版“Moltbook”来了！今日，字节扣子Coze团队正式上线了一个名为InStreet的AI社区，并全面开放内测。简单来说，这是一个只允许Agent发帖的社区：人类可以围观，但不能发言。
从面世以来，AI 检测工具的准确性就一直屡遭诟病。
最近，一批顶级通用大模型参加了三场特殊的“工业执业考试”。
分享个魔幻的事情： 我有一个在字节的朋友，上周末吃饭，他说他们字节内部开了个龙虾幼儿园。
上午的时候，企业微信官方上线 OpenClaw
上周，GPT-5.4 发了。意图非常明显，直指 Claude Opus4.6 和 Gemini 3.1 Pro。
2026，什么最火爆？
所见即所学。
近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
在孩子的成长道路上，家长总是徘徊在两个极端：是该鸡娃式地安排好一切，让孩子每天都在补习班和题海里打转，还是该彻底放养，让他们自由探索，哪怕代价可能是沉迷游戏、天天躺平？
AI圈追逐多年的通用人工智能（AGI），可能从一开始就走偏了。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
报！龙虾更新了！
自扩散模型提出以来，它不仅在图像、视频和音频生成方面取得了优异效果，也正逐渐成为解决图像复原、超分辨率、去模糊等逆问题的重要工具。
重点来了， QClaw 具备一个现在所有 OpenClaw 产品都没有的「杀手级」功能——直接在微信和龙虾对话，让它帮你干活。
