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本篇对谈来自知名播客《A Bit Personal》，由主持人Jodi Shelton于2026年6月5日深度专访美光Micron现任CEO Sanjay Mehrotra。在AI基础设施大爆发的时代背景下，这位在存储领域深耕超过45年的科技老兵，系统拆解了存储技术如何跨越传统组件标签，成为驱动AI进化的核心底座。
微软Copilot & Agents Core总裁Nitin Agrawal说，「迫不及待想让客户看到GPT-5.6能做什么」——不管是起草文档、分析数据、做演示，还是跨团队协作，产出都会更精致。除了原生接入模型，微软还会直接通过OpenAI API调用GPT-5.6，服务Microsoft 365客户。双通道，齐上阵。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
研究团队提出了 XG-Guard (eXplainable and fine-Grained safeGuarding framework), 一个基于 GAD 且兼具可解释性和细粒度检测能力的无监督安全防护框架。目前工作已被 ACL 2026 Main Conference 接收。
近日，可信物理智能企业 Xspark AI（无界智航）完成首轮近亿元天使轮融资。本轮融资由鼎晖VGC、初心资本、SEE Fund 无限基金联合领投，深圳天使母基金、水木校友种子基金等多家财务投资机构，以及北洋海棠基金、特步家办等产业方跟投，多维资本担任融资财务顾问。资金将主要用于核心技术研发、产品迭代以及 Physical AI 的规模化落地。
今天分享一家很新的公司，Mecka AI，Mecka AI 是一家给机器人公司提供训练数据的公司。更具体一点，Mecka AI 做的是“人类动作数据”。也就是说，Mecka 做的事情很像“机器人时代的 Scale AI”。
研究团队提出了符号嵌入量子算法（Sign Embedding Quantum Algorithms），形成了一篇84页的量子算法论文。可以说，相比此前主要解决研究者给定的开放数学问题，这一次，AIM开始参与研究问题的提出与方向探索。
一家法国公司完成了一轮 4.8 亿欧元（约 5.5 亿美元）的融资，估值一举冲到 55 亿欧元（约 63 亿美元）。这家公司叫 Alan。它做的恰恰就是最不被看好的健康保险。但它的故事之所以值得讲，是因为 Alan 根本不是一家「用了 AI 的保险公司」，它更像是一家「顺便卖保险的 AI 公司」。
我有一个很好的朋友，人称嘟导。真人短剧刚兴起的那一年，他直接 All in，注册了自己的公司，成为了一家「非著名 OPC 领导人」，为此押上全部身家，还背上了一笔贷款。因为那是一个所有人都在说「普通人最后一个还能上车」的风口。我当时就劝他：「好兄弟，你都能上车了，说明这车开的方向不对啊。」
最近，来自新加坡国立大学、香港中文大学 MMLab、北京大学和京东探索研究院的研究团队提出了一种全新的在线策略蒸馏方法: DOPD (Dual On-policy Distillation) ，通过优势感知的双重蒸馏范式，成功破解了这一难题。