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这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。
短短四个月，四家中国顶级AI公司被Anthropic接连点名，且没有停手的迹象。Anthropic向美国参议院银行委员会递交了一封信，矛头直指阿里Qwen团队。报告披露了一串数字：从4月22日到6月5日，整整45天，阿里相关运营者利用2.5万个账号，完成了2880万次交互。
同样是进顶尖 AI 公司当工程师，在中国你只要 1.6 年经验，在美国却得熬到 5.5 年。换句话说，一个中国应届生刚拿到毕业证，就可能坐在 DeepSeek 的工位上调大模型；而他的美国同行还得在别的公司再「实习」四年，才够格投一份前沿 AI 实验室的简历。
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
6 月 25 日至 26 日，第 21 届开源中国·开源世界高峰论坛在北京中关村展示中心举行。本届大会由开源软件推进联盟（COPU）名誉主席、国际开源领袖奖获得者陆首群发起，本届大会由开源软件推进联盟（COPU）名誉主席、国际开源领袖奖获得者陆首群发起，由 COPU 主办、CSDN 承办，来自国际顶尖基金会、
近期Radical AI 的 CEO Joseph Krause接受了一次深度访谈，在访谈中，他揭开了现在资本热炒的 “AI for Science” 的虚假外衣。如果你以为搞材料研发只要像生物制药一样，用大模型在云端“跑个分”就能大力出奇迹，那这期节目会给你狠狠上一课，你会发现，真正的材料学 AI 护城河，离我们简单的想象差了十万八千里。
大模型浪潮席卷全球数年，技术形态持续迭代，也开始从办公、编程领域，深度渗透到科研这一核心赛道。从中科大夯实数理根基，到哈佛、MIT 完成联合培养，青年学者陈勇超横跨力学、机器人、自然语言处理、大模型等多个领域，完整亲历 AI 一轮轮技术变革。
我们获悉，斯坦福博士&前字节AI4S早期员工俞之奡近期已加盟小米集团，出任小米材料Core团队负责人。据悉，AI4Materials和材料core是小米继自研大模型之后，在前沿科技领域的又一战略布局，专注AI+材料协同、串联及前沿材料研发，覆盖小米集团所需的各种新材料方向
最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。
今天几乎所有主流视觉语言模型（VLM）—— 无论是 Qwen-VL、InternVL，还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构：先用预训练视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）将图像压缩为特征，再通过投影层把这些特征送入大语言模型。