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王慧文画的框像是一个聚宝盆，汇集了各方资本的关注。而太平洋另一边的旧金山，上演了类似的财富故事。这些数字给人震撼，但更有意思的问题是，模型可以云端训练，团队可以全球分布，远程办公早已成熟，但AI时代，反倒是更小的框里涌入了更巨量的财富
刚刚，自变量机器人团队带来全新解法——发布全球首个「事件级预测」具身智能世界模型WALL-WM。WALL-WM把世界模型的预测单位从时间帧换成了语义事件：
不用JAX，SpaceX正在用C语言编写的全新堆栈训练新模型。而且马斯克本人亲口承认，Grok 5已经用的就是这个新堆栈。按马斯克的说法，这种新堆栈能让大模型训练速度提升一个数量级。
近日，千寻智能高阳团队的研究成果 《Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies》 被机器人顶会 RSS 2026 接收！这项工作从训练机制出发，让机器人动作天然具有连续性，实现了 "连音" 般的流畅执行，在五个真实世界操作任务上超越了现有方法，为具身智能领域的动作生成研究提供了新的思路。
网上有条帖子炸了，稳定复现，通过 API 问 Claude Opus 4.8 你是什么模型。回答是：Qwen，或者 DeepSeek。重要的事说三遍：必须是通过 API，必须是通过 API，必须是通过 API。因为网页端有系统提示词，会做二次处理。
Anthropic最强通用模型Claude Opus 4.8正式发布，新模型基准测试全面超越Gemini 3.1 Pro、Opus 4.7，仅一项逊色于GPT-5.5，但其标准模式价格不变，快速模式价格仅为Opus 4.7的1/3。与此同时，Anthropic还官宣一笔650亿美元（约合人民币4406.94亿元）H轮巨额融资，投后估值冲上9650亿美元（约合人民币6.54万亿元）
真实世界需要 200 多个小时的模型评测任务，可以在仿真中不到 0.5 小时内完成。
扎尔伯格重金押注的AI蛋白质团队，拿出了最新成果。
光正在进入AI算力系统，但这次不只是拿来传数据，而是直接参与计算。
OpenAI 公开介绍 Computer-Using Agent 时，讲的也是这个方向：模型针对图形界面交互做过训练，能把屏幕理解、任务目标和鼠标键盘动作接起来。鼠标会动只是表面。遇到按钮位置变化、弹窗多一层、页面慢一点时，它还能重新看屏幕，继续判断下一步。