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多模态基础模型可以通过互联网规模的图像与语言学习「看」和「说」，但具身智能没有同样的捷径。机器人必须进一步理解物理状态与动力学，判断动作如何改变环境，并在真实世界中执行连续行为；这要求训练数据同时连接观察、状态、动作与物理后果。
想象一个刚上岗的实习生。教他做A任务，他学得很好；接着教他做B任务，他又学会了——但回过头再让他做A，他却忘得七七八八。
近日，OpenAI 和 Hugging Face 披露了一起AI 安全失控事件。
Stephen Wolfram，一个把毕生精力都花在「让机器变聪明」上的人，坐在电脑前，屏幕上是ChatGPT刚替他写好的一段代码。语言是他自己发明的Wolfram Language，语法他看过，没问题，按下回车键就能直接在这台机器上跑。
这些项目未必都是最成熟的，但它们有一个共同点：没有把模型本身当作产品，而是把 AI 放进一条具体的任务链里，让一个想法变成物品，让一个需求得到回应，或者让一套智能系统真正运转起来。
“工程师过去可能把40%到60%的时间用来写代码。现在很多人把大部分时间花在规划任务和审查代码上。”
年近 70 岁的图灵奖得主、强化学习之父理查德・萨顿（Richard Sutton），宣布创业了。本周一，Richard Sutton 宣布与 Khurram Javed 共同创立新公司 Oak Lab，要打破当前深度学习方式，用全新的理念构建 AGI。
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。
近期， ECCV 2026 结果公布，Realsee 团队的成果 Argus: Metric Panoramic 3D Reconstruction for Indoor Scenes 成功入选。它面向室内全景图像，能够从稀疏、无序的全景照片中，直接预测相机位姿、度量深度和点云重建结果，可以为 3DGS 提供更稳定、更精准的几何约束。
Patronus AI 今天官方宣布公司完成由 Greenfield Partners 领投的 5000 万美元 B 轮融资，Lightspeed Venture Partners、Notable Capital、Datadog、三星、Gokul Rajaram、Factorial Capital 以及来自我们实验室和新实验室的众多人工智能领军人物也参与了本轮融资。