具身智能通往通用性的征途，正被 “数据荒漠” 所阻隔。当模型在模拟器中刷出高分，却在现实复杂场景中频频 “炸机” 时，行业开始反思：我们喂给机器人的数据，是否真的包含人类操作的精髓？近日，深度机智在以人类第一视角为代表的真实情境数据，筑牢物理智能基座，解决具身智能通用性难题的道路上又有重要举措。
在Anthropic，有一位驻场哲学家Amanda Askell专门研究如何与AI模型打交道。她不仅主导设计了Claude的性格、对齐与价值观机制，还总结出一些行之有效的提示词技巧。哲学在AI时代不仅没有落伍，反而那些通过哲学训练掌握提示词技巧的人，年薪中位数可以高达15万美元。
2025年12月12日，波士顿大学的 Andrey Fradkin 团队发布了一项令业界瞩目的研究 《The Emerging Market for Intelligence: Pricing, Supply, and Demand for LLMs》（智能的新兴市场：LLM的定价、供给与需求）。
「发现式智能」理念落地，天桥脑科学研究院尖峰智能实验室启航！当马斯克还在开颅切脑，国内这家世界最大私人脑科学研究机构开启「脑机共生」新时代。
在 Physical Intelligence 最新的成果 π0.6 论文里，他们介绍了 π0.6 迭代式强化学习的思路来源：
微软在《Cell》公布了最新成果：GigaTIME能把一张H&E切片翻译成过去稀缺的免疫图谱，并在人群尺度重建TIME。癌症免疫研究的许多旧限制，也因此开始松动。
经常用 AI 的人都知道，大模型在与用户对话前，都会先阅读一段「系统提示词」，这个步骤不会对用户显示，而是模型的自动操作。这些提示词规定了模型的行为准则，很常见，不过在 Claude 的提示词中，竟要求模型参考「欧陆哲学（Continental Philosophy）」。
AI与医学的深度融合，为健康领域的进步创造了前所未有的机遇。
2025 年 12 月的第二周，一则颇为吸睛的消息从东京传出：一家名为 Integral AI 的初创公司宣布，他们已经成功测试出“世界上第一个具备 AGI 能力的模型”。AGI，即 Artificial General Intelligence（通用人工智能），向来被视为 AI 领域的终极圣杯。
最近，Prime Intellect正式发布了INTELLECT-3。这是一款拥有106B参数的混合专家（Mixture-of-Experts）模型，基于Prime Intellect的强化学习（RL）技术栈训练。在数学、代码、科学与推理的各类基准测试上，它达成了同规模中最强的成绩，甚至超越了不少更大的前沿模型。
