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极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*，以世界模型预测未来状态驱动机器人决策，并实现了持续自我进化，超越π*0.6 实现 SOTA！该模型在叠衣、冲咖啡、折纸盒等真实任务中实现接近 100% 成功率；相比主流基线方法任务成功率提升近 30%；基于超万小时数据训练，其中六成由自研世界模型高保真合成。
先介绍一下今天的主角。Ring-2.5-1T，蚂蚁百灵团队刚发布的万亿参数开源思考模型，全球首个混合线性注意力架构的万亿级选手。IMO 2025 国际奥数 35/42 拿到金牌水平，CMO 2025 中国奥数 105 分远超国家集训队线 87 分，GAIA2 通用 Agent 评测开源 SOTA。数字很漂亮，但数字谁都会贴。
过去一年，大模型写代码的能力几乎以肉眼可见的速度提升。从简单脚本到完整功能模块，GPT、Claude、DeepSeek 等模型已经能够在几秒钟内生成看起来相当 “专业” 的代码。
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 曾在 OpenAI、Google、Amazon、Databricks 等公司参与构建并成功推出了 50 多个企业级 AI 产品。最近，他们在播客节目中，与主持人 Lenny 细致分享了当前 AI 产品开发中的常见陷阱与成功路径。基于该播客视频，InfoQ 进行了部分删改。
Phoebe Gates是比尔·盖茨的女儿，Sophia Kianni是联合国最年轻的顾问之一，她们在斯坦福大学的宿舍里开始了这场购物革命。那时候，我就感受到她们身上有种不同寻常的执行力和对用户需求的深刻理解。
大模型的出现，给许多行业带来了颠覆性的改变，运维这个向来被视为稳定、保守的领域也不例外。虽然“AIOps”这个概念早在 2016 年由 Gartner 提出，但早期的智能运维更多是利用大数据和机器学习对传统运维流程进行效率上的提升。
全球第一个负载50公斤的、真实自主干活的具身智能机器人，已经进宁德时代工厂干活了！
在很长一段时间里，游戏开发被视为数字领域的重工业。
自从开年谷歌首席工程师 Jaana Dogan 公开称赞 Claude Code 后，它就又火了一把。
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。