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在具身智能与视频理解飞速发展的今天，如何让 AI 真正 “看懂” 复杂的操作步骤？北京航空航天大学陆峰教授团队联合东京大学，提出视频理解新框架。该工作引入了 “状态（State）” 作为视觉锚点，解决了抽象文本指令与具象视频之间的对齐难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收。
从未见过如此凡尔赛的名场面。云计算一哥亚马逊云科技CEO Matt Garman，在自家年度盛宴re:Invent 2025中，因为还要发布的新产品太多了，于是他在现场来了一句： 我挑战一下10分钟内发布25个产品！
面对谷歌攻势，OpenAI内部炸锅了。
三年河东三年河西，曾经逼疯谷歌的奥特曼，如今也被谷歌逼得拉响了「红色警报」，AI王座之下已是刀光剑影。更劲爆的是，最强「Garlic」在预训练取得重大突破，正面硬刚Gemini 3.
VLA模型性能暴涨300%，背后训练数据还首次实现90%由世界模型生成。
5000亿美元，是NASA预估能让人类完成火星登陆的预算、能买下1.36个阿里（3670亿美元）、3.5个NBA联盟（1400亿美元）、建设100座Apple Park（50亿美元）、买1400亿杯咖啡（3.5美元），却只够OpenAI建一座Stargate数据中心。
当高校还在教你写简历时，有人已经拿着「ChatGPT文凭」给奥特曼P图偷显卡，顺手改写签证规则和学历游戏。这不只是一个辍学生逆袭故事，而是AI时代对大学和文凭一次彻底瓦解。
但当我们把视线从焦点模型上，挪到手机里AI应用真实数据上，就会发现一幅不同的画面。可以看到在非凡产研 10 月 AI App 增速榜上，跑得最快的那 17 个，并不是万事皆可聊的通用助手，而是一群看上去有点普通、甚至有点土气的小应用，其中Gauth、Starry、Knowunity、AI Baby Generator已经连续两个月上榜了。
人工智能在过去的十年中，以惊人的速度革新了信息处理和内容生成的方式。然而，无论是大语言模型（LLM）本体，还是基于检索增强生成（RAG）的系统，在实际应用中都暴露出了一个深层的局限性：缺乏跨越时间的、可演化的、个性化的“记忆”。它们擅长瞬时推理，却难以实现持续积累经验、反思历史、乃至真正像人一样成长的目标。
整个 2025年，至少两款以二次元为目标用户群、产品形态类似数字手办的 AI 桌面陪伴硬件在海外取得了不错的众筹成绩：「CODE27 Character Livehouse」于 4月在 Kickstarter 开启众筹，最终获得 3500 人支持，众筹金额超过 180 万美元；