当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
生物研发进步提速长期受制于海量人工试错。恩和首发全球生物制造物理 AI 平台 SAION，打破 AI 仅限虚拟辅助的痛点。最大惊喜是它「长出了手脚」，能自主设计并直接调度设备执行真实实验，实现闭环进化！其生物科研表现全面超越 GPT 与斯坦福 Biomni，实现 SOTA。AI 科学家终于下场干活了！
全球投行业每年处理超过 3.5 万亿美元的交易，但驱动这台庞大机器运转的，是数以万计每周工作超过百小时、从事着高度重复性劳动的初级分析师。Vertical Agent 开始加速很多专业领域的工作流，比如法律领域的 Harvey、医疗领域的 OpenEvidence，而在离钱最近的金融领域迟迟未能出现一款真正的统治级应用。
导读：近日，位于中关村的深度机智全球首次使用全新范式——人类学习，在多个国际 Benchmark 上取得 SOTA，史无前例地使用全新架构（仅使用人类第一视角数据、零真机数据）击败 Physical Intelligence 和英伟达等头部巨头二十多个百分点，并在两会开幕首日被央视报道。
灵初智能选择了一条更为激进的技术路线：「人类中心（Human-Centric）」。他们自主研发了全球首个灵巧手真实世界数采引擎Psi-SynEngine。
离开Meta这座围城后，Yann LeCun似乎悟了“不要把鸡蛋装在同一个篮子里”。一边，他亲手打造了自己的初创公司AMI，试图在世界模型这条赛道上大展拳脚；同时，他的目光又投向了硅谷的另一角。
作者来自 Nanyang Technological University（MMLab） 与 SenseTime Research，提出 Prism Hypothesis（棱镜假说） 与 Unified Autoencoding（UAE），尝试用 “频率谱” 的统一视角，把语义编码器与像素编码器的表示冲突真正 “合并解决”。
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。
英文达杰出科学家Jim Fan表示，我正全身心投入一个单一使命：为机器人解决「Physical Turing Test」（物理图灵测试）。 这是AI的下一个挑战，甚至可能是「终极挑战」。
1月8日，大模型六小龙第一股，智谱上市了，市值直超551亿港元，而且一路涨幅超已逾7%。而就在上市前一天，小编注意到，智谱创立发起人兼首席科学家唐杰在微博上发布了一条充满预告意味的帖子，称：“AA（artificialanalysis）换了几个benchmark，基本是把原来刷爆的都换了，现在评估越来越难，新增加的Physical Reasoning貌似还很难。。。。”
