神秘模型「大象」：仅100B拿下SOTA，Token效率超高！
神秘模型「大象」：仅100B拿下SOTA，Token效率超高！神秘模型Elephant的面纱，终于被揭开了。
来自主题: AI技术研报
6389 点击 2026-04-22 10:02
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神秘模型Elephant的面纱，终于被揭开了。
AI科技评论独家获悉，卡内基梅隆⼤学机器⼈研究院（CMURI）博⼠后、悉尼⼤学（USYD）⻓聘助理教授WilliamZhi联合创办具⾝智能公司⸺ZenoAI（芝诺机器⼈），致⼒于打造通⽤全栈物理智能（Full-stackPhysicalAI），提供可靠的全⾝灵巧操作解决⽅案。
如果把今天最热门的几个方向摆在一起看，你会发现它们其实在卡同一道坎。
今天，阿里发布了其下一代旗舰模型的早期预览版：Qwen3.6-Max-Preview。在第三方评测榜单Artificial Analysis的智能指数排名中，Qwen3.6-Max-Preview的得分为52分，小幅超过GLM-5.1、MiniMax-M2.7，成为这一榜单上得分最高的国产模型。
如何创建大规模的Physical AI数据，来加速Physical AI开发者的进展。我们采取的方法，本质上是用算力去换数据；
前段时间有个叫 Happy Horse 的模型实火了一把，在知名 AI 评测分析平台 Artificial Analysis 上，直接把 Seedance 2.0 挤到了第二。
一年前，DeepSeek R1 横空出世，人们才意识到，真正让模型产生推理能力质变的，不必是更大的预训练规模 —— 后训练，用强化学习、过程奖励、闭环反馈，以极低的代价解锁了原本需要数倍算力才能触达的能力边界。
昨晚，Claude实验室全新Claude Design功能上线！ 只需输入一句话，它能直接吐出一个可交互的完整原型。Claude Design刚刚发布，Figma等设计公司的噩梦就来了。
今天凌晨，Physical Intelligence发布了全新的VLA模型π0.7，狠狠敲了世界模型一记闷棍。π0.7第一次在机器人领域证明了Compositional Generalization（组合泛化），且VLA。
质量和成本只能二选一？通过大脑+小脑分层、场内+场外双轮驱动，数据堂给出了具身智能数据难题的解。