在讨论 AGI 或者通用机器人定义时，人们往往会自然联想到一些直观的衡量标准，比如 AI 能否解出高考题、在国际数学奥林匹克（IMO，International Mathematical Olympiad）上获得金牌，或者机器人能否胜任家务。
今年是人工智能正式被提出七十周年，新智元十周年峰会也将于9月7日在北京中关村软件园举行，主题是「新天终启，万象智生」。此次峰会将发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》，大会集结百度CTO、NVIDIA副总裁等十位领航者，以「十人十题」解构AI五阶段路线图，纵贯大模型、Physical AI、具身智能到医疗AI、视频AI、脑科学、AI Agent与人才培养，定义下个十年智能图景。
这位乒乓球场上的机器人高手，出自清华姚班本科生苏智（师从吴翼教授）的最新论文——《HITTER: A HumanoId Table TEnnis Robot via Hierarchical Planning and Learning》。
近日，Physical AI 公司极佳视界宣布完成Pre-A&Pre-A+连续两轮数亿元融资。Pre-A 轮融资由国中资本领投，紫峰资本、老股东 PKSHA Algorithm Fund跟投；Pre-A+ 轮融资由中金资本、广州产投、一村淞灵、华强资本投资。
还记得分层推理模型（Hierarchical Reasoning Model，HRM）吗？ 这项工作于 6 月份发布，当时引起了不小的轰动——X/Twitter 上的相关讨论获得了超过 400 万的浏览量和数万个点赞，剖析这项工作的 YouTube 视频观看量也超过了 47.5 万次。
当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1！推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友，Sapient Intelligence的创始人王冠。
WebAgent 续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》中
如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
