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在上海世博的WAIC现场，想找初创公司的主场H4得颇费一番功夫。 经安检进入主会场，远远只看到会场墙壁上H1到H3的标识。跟随汹涌人群挤进一楼主展馆，几名忙着操纵具身智能机器人的知名厂商工程师翻了翻他们群聊里的展会地图，抱歉地告诉我，他们也不清楚：“这里只有H1到H3，没有H4。你是不是去分会场找找？”
没错，又一个新概念来了。这一次是「自驱型公司（The Self-Driving Company）」，来自 Replit CEO Amjad Masad。这个概念究竟意味着什么，或许还需要时间检验；但它显然击中了当下 AI 圈的讨论热点。博客发布仅一天多，浏览量便突破 1.1M。
发布之前，我在 X 上看到有人说，测 K3 的感觉就像在测 Fable 5。虽然离 Fable 5 还差一点点 🤏，但超过 Opus 4.8 和 GPT 5.5 基本没有问题。在前端能力，K3 的提升非常明显，我已经用它复刻了前段时间爆火的独立工作室 Abeto 推出的一款 3D 网页游戏 《 Messenger》（ps. 音乐手动配的，主角模型是 K3 自己判断、自主去游戏官网找的）
WAIC期间，中数睿智发布了“AI for Reasoning”因果智能体系，针对的就是这些痛点。比如油气钻井的井控场景，井下压力和流量突然不对劲，系统不只是输出一句“存在风险”，而是能沿因果链定位病因，并推演多条干预路径：不处置会怎样？立即关井会怎样？延迟处置能撑多久、代价是什么？辅助企业在事故发生前做出最优决策。
沐曦也把今年的新东西几乎一次性搬到了现场。曦景S600超节点首次亮相，单机柜64张GPU、可扩展至万卡集群；AI4S方向的曦索X300系列科学智能GPU首次发布；Agent体验区排起长队，数字员工、AI文创工作站几乎没停过。
Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数模型，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
7 月 16 日，伯克利博士后 Haven Feng 的一条推文火了。原因无他，结果很震撼：在 ARC-AGI-3 Public 集上，一套名为 [schema] 的智能体框架，与 Claude Opus 4.8、Fable 5 组合后达到 98.98% 的 RHAE；换成 GPT-5.6 Sol 组合，分数也有 95.35%。
一项机器人拼搭长城的展示火爆全网。从彩排现场的照片来看，围观者已经里三层外三层。原力灵机联合阶跃星辰，用 6 台机器人挑战 15 小时连续作业，搭建完成一座包含超 8 万个零件的长城模型 —— 最小组件不到 1 厘米宽，成品长 3.5 米、宽 1.5 米、高 1.1 米。其中 4 台桌面机器人负责精细零件的拼装，2 台轮式机器人 Apex 负责将拼装完成的组件运输、组装。
外媒Axios称，K3定价远低于它所挑战的高端模型，美国AI公司的高价策略还能维持多久？巧的是，就在最近，两大巨头正在打客户争夺战。此前，特曼在X上发帖，不提新模型，开头就是一句认错：
RoboScience机器科学直接把世博馆展台，变成了 Visics 的压力测试场。换本体、换物品、换任务，多轮挑战轮番上阵，专挑具身大模型最容易掉链子的地方下手。Visics 的泛化能力究竟行不行？现场观众可以直接点题，围观验货。