在具身智能中，策略学习通常需要依赖场景表征（scene representation）。然而，大多数现有多任务操作方法中的表征提取过程都是任务无关的（task-agnostic）：
全球最快的开源大模型来了——速度达到了每秒2000个tokens！ 虽然只有320亿参数（32B），吞吐量却是超过典型GPU部署的10倍以上的那种。它就是由阿联酋的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）和初创公司G42 AI合作推出的K2 Think。
前两年AI定制化成果的差强人意，已经伤害了B端客户的信心。当下AI定制化的入局者，必须效率更高、解决方案更准。
工具越多，效率越低？在信息洪流里，我们被无尽的切换与复制粘贴拖住了脚。Fellou让每个人都重获跨领域创造力，做自己的数字达芬奇：交互、任务、记忆三大连续体无缝衔接，Deep Search与Visual Report免费开放，跨应用自动执行、多模态创作与动态工作流一站打通。
不动嘴不动手，只靠意念就能对手机发号施令？
AI技能真的很值钱，甚至比你专门读个硕士能带来的涨薪幅度还要高！若干市场调研和企业招聘说明中，这个结论始终在被反复验证。
2025 年上半年，日本 AI 应用市场呈现出一个鲜明特征，用户规模不大，但付费能力极强。日本总务省 7 月发布的《信息通信白皮书》显示，日本个人用户的生成式 AI 采用率仅为 26.7%，只有中国（81.2%）的三分之一，也远低于美国（68.8%）和德国（59.2%）。
当我了解到一群平均年龄只有21岁的年轻创业者，在短短几天内就从Y Combinator、General Catalyst等顶级投资机构手中拿到500万美元融资时，我意识到他们可能找到了一个真正的痛点。这家叫Human Behavior的公司，正试图用AI彻底改变企业理解用户行为的方式。他们的方法听起来简单得令人怀疑：让AI直接"观看"用户使用产品的录像，然后自动分析出用户的真实意图和行为模式。
故事是这样的，两周前，Anthropic 上周发布一个公告：他们的工程师在后台数据中发现了一个异常账户，正在以一种不可思议的速度，7x24 小时消耗着 Claude 模型的算力。公告中提到：”有一位用户，在每月200美元的套餐中，消耗了价值 5 万美元的模型使用量。“ 这个消耗量大到，Anthropic 不得不公开发布声明调整全球用户的速率限制。
一般人准确率89.1%，AI最好只有13.3%。在新视觉基准ClockBench上，读模拟时钟这道「小学题」，把11个大模型难住了。为什么AI还是读不准表？是测试有问题还是AI真不行？
