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9月22日周二
  1. 三节课1

    爆火新模型Jev全员送1.2亿token！这6个案例太值得看了

    爆火新模型Jev全员送1.2亿token！这6个案例太值得看了 过去几天，一个“不会说话”的新模型 Jev 突然爆火。 现在已经有3800多万人围观，它的技术负责人是前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida，当年参与过 ChatGPT 指令遵循的核心研究。 和传统聊天型大模型相比，Jev 做了一个非常激进的取舍。 彻底放弃文本生成，把所有能力用在评分和选择上。 说得通俗一点，普通大模型擅长写长篇大论，Jev 擅长一锤定音。 上线短短几天，全球开发者围绕它做出了近五百个开源项目。 而就在昨天，Jev 宣布向所有用户开放，还给每个注册账号送了大约 1.2 亿 Token 的额度！ Jev 定价是每百万输入 token 约 0.042 美元，输出 token 免费，在典型决策工作流上，比前沿大模型快几十到上百倍也便宜几百倍。 这 1.2 亿 Token 可以够咱们爽玩了。 我整理了X上反响强烈的 6 个实测案例，咱们来一起看看 Jev 到底有多牛。 超酷案例！ 1、给论文打标签。 开发者 Hassan 做了一个很实用的流程：先用 DeepSeek 为论文生成摘要，再让 Jev 根

  2. 三节课0

    开启AIDC建设新范式，深度拆解华为全球首个3D数据中心

    开启AIDC建设新范式，深度拆解华为全球首个3D数据中心 AI集群走向十万卡，数据中心怎么建？** 作者 |**杨京丽 编辑 |**李水青 智东西9月22日报道，近日，华为发布**全球首个3D数据中心**，以工程创新重塑AIDC基础设施架构，以**“立体堆叠”**取代“平面铺开”，**将供冷、供电、备电与IT设备分层解耦**，推动AIDC建设从“定制工程”向**“产品化交付”**转变，为破解AI算力时代“空间、供电、散热”三大瓶颈提供新路径，引领新一代AIDC建设新范式。 ▲华为发布全球首个3D数据中心 3D数据中心借鉴芯片工厂**“动力层”与“IT层”严格分离**的理念，通过分层解耦、立体堆叠，将传统水平部署的各个功能空间垂直叠加，形成**“一层供冷、二层IT设备、三层供电、屋面备电”**的垂直架构，实现**垂直供电，垂直制冷，链路最短，损耗最小**，支撑AI算力集群高密部署，同时为算力演进预留空间。 在建设模式上，华为将供电、制冷等核心机电系统做成**标准化POD**（可独立运行的最小数据中心单元），在工厂完成预制、组装和测试，现场主要进行装配和连接。其**大小机电预制化率超过90

  3. 三节课0

    限时免费！腾讯最新生图模型上线，盲测比肩Seedream 5.0 Pro

    限时免费！腾讯最新生图模型上线，盲测比肩Seedream 5.0 Pro 2K图仅0.15元一张。** 作者 |**江宇 编辑 |**李水青 智东西9月22日报道，今日，腾讯混元正式发布**新一代图像生成模型Hy Image3.5 preview**，支持文生图、图生图和多轮对话创作，最高可输出**2K**分辨率图像。 距离今年1月混元Hy Image 3.0图生图版本开源过去近8个月，腾讯再次升级图像生成能力，也在多模态方向继续加快更新。 在由内部数百名专业设计师参与的GSB盲测中，Hy Image3.5 preview相比Hy Image3.0的综合表现提升**30%**，**与字节Seedream 5.0 Pro表现相当**，并**略高于Nano-Banana Pro和Qwen-Image-3.0 Pro**。 目前，该模型已经接入腾讯**元宝**、AI知识管家**ima**、专业影视智能平台**WorkRally**、专业剧集及游戏内容制作工具**OnSolo**、创意智能体**Miora**、办公智能体工作台**WorkBuddy**等多款原生AI应用。 其中，用户可以**在

  4. 三节课1

    想看AI芯片下一步往哪里走？没来上海峰会的人，看这篇就够了

    想看AI芯片下一步往哪里走？没来上海峰会的人，看这篇就够了 九年磨一“芯”，拆解AI算力产业真实变局。** 作者 |**全球AI芯片峰会 智东西9月22日报道，昨日，2026全球AI芯片峰会在上海圆满落幕。 本届大会由智东西发起，旗下智猩猩主办，芯东西协办，以“芯路求索 聚力致远”为主题，全景透视从TOPS到Token的AI算力关键链路。 整整两天，超过60位重磅嘉宾，在1场开幕式、3场论坛、5场闭门研讨会上密集输送技术创新、落地实践与产业趋势干货。多位演讲嘉宾还在会上预告重磅新品。 大会直击AI芯片前沿，涵盖架构创新、3D堆叠、超节点、KV Cache、新型存储、Token工厂异构混训混推、大模型推理、智能体推理、具身智能推理等焦点议题。来自超百家AI芯片生态企业的专业观众来到现场参会交流。 在展区，奎芯科技、芯来科技、Imagination、进迭时空、奇异摩尔、星融元、启芯宸光、科华数据、博伦智汇、硅芯科技、先进编译、恒瀚微电子、焱融科技等企业带来最新的技术产品方案展示。 “九年前，我们在上海举办了首场全球AI芯片峰会。九年来，全球AI芯片峰会的足迹已遍布北京、深圳和上海。”智东西

  5. 三节课1

    拆解下阿里的 AI 经济学，与它的下注

    拆解下阿里的 AI 经济学，与它的下注 「思考力商品化」的新经济。 作者｜张鹏** 编辑｜**苏子华**** 9 月 22 日，杭州云栖大会。阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭和往年一样，做了开场的主旨演讲。 过去几年云栖大会的主旨演讲，可以当作「技术风向标」来听，会抛出很多重磅的技术判断，比如，「大模型是下一代操作系统」、「超级 AI 云是下一代计算机」。 但这一次，我听完的感受很不一样。吴泳铭花了很多时间讲工业革命、讲电、讲经济学。他的重心不在 AI 会变成什么样了，他讲的是，AI 会让世界变成什么样。 比如他给出的一个核心观点，「上一次这样的变化，是工业革命把动力变成了规模化的商品。人类先后发明了蒸汽机、内燃机和电，并围绕它们建立起了现代产业。这一次，轮到思考。」 当一个 CEO 开始用经济学的语言描述未来，说明他脑子里转的，已经不仅仅是产品和技术的路线，而是整个经济的流转结构——谁生产、谁输送、谁消费、怎么计价。 我甚至认为，这个变化的背后，是阿里对「下一个时代如何定位自己」的更高维战略思考——不是如何跟上这个时代，而是在过去几年「积极参与进去并有效跟上」之后，逐渐形成自己面向未来的

  6. 三节课0

    渐冻症患者用上定制RNA药物，一年后神经损伤指标下降50%

    渐冻症患者用上定制RNA药物，一年后神经损伤指标下降50% 本文是专业学术论文解读，不做医疗建议。 近日，梅奥诊所与非营利机构 n-Lorem Foundation 的研究人员在 Med 期刊发表了一项 N-of-1 单病例研究（一种针对单个个体进行的严格临床试验设计）。一名携带 CHCHD10 p.Arg15Leu（R15L）突变的肌萎缩侧索硬化症（ALS，俗称“渐冻症”）患者，在接受针对这一基因设计的反义寡核苷酸药物 nL-CHCHD-001 一年后，血浆神经丝轻链蛋白（NfL）水平下降约 50%，进入正常参考范围，部分临床功能指标也保持稳定或有所改善。 治疗一年后，这名患者仍在继续从事医生工作。参与研究的科学家和外部研究人员认为，这项结果为利用 RNA 药物治疗极罕见遗传型 ALS 提供了早期证据，但由于目前论文只报告了一名患者，还无法据此判断药物能否长期阻止疾病进展。 ALS 是一种进行性神经退行性疾病。随着控制肌肉运动的运动神经元逐渐死亡，患者会出现肌无力、言语和吞咽困难，并可能逐渐失去自主行动和呼吸能力。ALS 目前仍缺乏治愈手段，患者之间的疾病进展速度也存在较大差异。大约

  7. 三节课0

    最有希望治愈乙肝的基因疗法已进入人体试验：不切DNA就能关闭病毒“开关”

    最有希望治愈乙肝的基因疗法已进入人体试验：不切DNA就能关闭病毒“开关” 本文是专业学术论文解读，不做医疗建议。 乙肝是种顽固且极难被消灭的病毒。自美国科学家巴鲁克·布隆伯格（Baruch Blumberg）识别出乙肝表面抗原以来，人类与该病毒已经较量了整整 60 年。 截至 2025 年，全球的慢性乙肝病毒感染者多达 2.5 亿人。在中国，乙型病毒性肝炎被归为乙类传染病，约 7,500 万人是乙肝携带者，全国八成以上的原发性肝癌病例背后都有它的影子。 事实上，现有的乙肝疗法从未真正治愈过这种病毒：作为一线用药的核苷类似物压得住病毒复制，压不住藏在肝细胞核里的病毒 DNA；另一种主流药物是能激活免疫的干扰素，副作用大且应答有限。 仅有 3%~5% 的患者能够实现“功能性治愈”（乙肝表面抗原持续转阴、停药后不反弹），绝大多数病人需要终身服药。 最近，随着一类新疗法问世，难以根除乙肝的僵局正在迎来转机。9 月 21 日，美国波士顿生物技术公司 nChroma Bio 联合意大利米兰圣拉斐尔特莱松基因治疗研究所（SR-Tiget）与国家分子遗传学研究所（INGM），在《自然-生物医学工程》（

  16. 三节课1

    ChatGPT版Grok Bot代码曝光！OpenAI也要为你造不下班的AI同事

    ChatGPT版Grok Bot代码曝光！OpenAI也要为你造不下班的AI同事 **新智元报道** 你的ChatGPT里，可能马上就要多出一个「人」了！ 马斯克的Bot上班一个多月，扎克伯格的Muse冲上App Store 榜首，一家邀请制小公司谈到了100亿美元估值。 短短几周，在「AI替人干活」这个赛道上，OpenAI一下成了追赶者。 据The Information爆料，OpenAI正在开发更直接对标Grok Bot的功能，内部也在讨论如何应对Meta的个人助手Muse。 这篇报道给OpenAI贴上了「追赶者」的标签。放在一年半以前，这三个字怎么也落不到它头上。 2025年1月它推出Operator时，是最早把「AI替人操作浏览器」做成消费级产品的公司。 ChatGPT更是把生成式AI送进了普通人的手机，据The Information报道，今年夏天周活突破10亿。 在报道发出之后，常年扒ChatGPT代码的爆料博主Tibor Blaho转发了记者Stephanie Palazzolo的帖子，甩出一个词：Aeon。 Aeon在希腊语里是「永世」「无尽的时间」的意思。 如果这真是

  17. 三节课1

    北京第一，杭州深圳进入前三！中国AI行业大洗牌了

    北京第一，杭州深圳进入前三！中国AI行业大洗牌了 **新智元报道** 就在刚刚，我们看到了不少令人意外的数据。 到2031年，人工智能预计将累计创造22.5万亿美元的全球经济价值。 预计到2030年，全球AI算力缺口将达到惊人的3809亿美元（近3万亿人民币）！ 另外，2026年中国智能体部署的渗透率高达81.0%，全球领先！ 而且，令人意外的是，2026年，中国人工智能城市排行榜大变样了。 北京、杭州、深圳，处于TOP 3。 这些硬核信息，都来自于一份重磅报告。 就在最近，IDC与浪潮信息联合发布了首份智能体基础设施研究报告——《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》。 从这份研究报告可以看出：Agent正在重塑一切，而它带来的直接后果，就是算力的一场大饥荒，随之而来的就是一场大洗牌。 Agent爆发之年，或将迎来算力荒** 就在今天，OpenAI官宣：他们内部的神秘模型，在24天内攻破了超100个世界级数学难题。解题的背后，完全是一群智能体在协作。 OpenAI联创Andrej Karpathy曾断言：「AI智能体真正落地还需要10年。」 如今看来，这并非一句悲观的预测，而恰恰

  19. 三节课0

    这届年轻人，靠卖数据估值百亿？

    这届年轻人，靠卖数据估值百亿？ “00后团队跑出一家32亿美金的独角兽，AI数据训练底层逻辑彻底变了。** 大数据产业创新服务媒体** ——聚焦数据**·**改变商业 这家名为AfterQuery的公司，如今已经跻身“超级独角兽”行列，短短五个月内估值增长约十倍。它既没有提前获得顶级资本的大额押注，也没有建设庞大的算力中心，切入点却正好踩中了AIAgent的新需求：为模型提供专业、复杂、可验证的训练数据。 相似的创业故事，正在国内市场同步上演。 市场消息显示，阿里巴巴计划领投AI训练与基准测试服务商UniPatAI一笔3亿美元融资，交易完成后，这家公司投后估值有望达到25亿美元，腾讯、红杉中国等机构也传出参投意向，目前各项谈判仍在推进当中。 放眼全球，除了AfterQuery、UniPatAI之外，Mercor等一批新生代数据企业接连跑出十亿级营收、数百亿估值，彻底颠覆了传统AI数据行业的原有格局。这一批年轻创业者入局的赛道，早已不是大众印象中基础人工标注、通用问答数据集的传统外包生意，而是一套向AI智能体迭代、具备闭环运行、结果可验证、支持自主试错能力的全新训练服务体系。 伴随全球A

  20. 三节课1

    乐享以太大模型，让中国具身智能坐上定义席

    乐享以太大模型，让中国具身智能坐上定义席 从“预测”到“求解”：乐享以太大模型重塑 Physical AI 解题范式。 作者丨幸丽娟 编辑丨董子博 **** 具身智能行业一直在等一个 ChatGPT 时刻。**但这个时刻，未必长得像 ChatGPT**。 决定这个时刻的，不是机器人会聊天，也不是机器人学会了几个动作，而是在不确定环境里，机器人能不能自主思考、判断和执行，在无序的事件中，持续完成任务。 过去两年，行业积累的几乎全是“能力上限”的展示：选好场景、选好时机、反复调试，再拍出一条完美的Demo。 上限可以“被编辑”出来展示。真实效果如何，却少有人敢公开测。 但机器人真正进入现实世界，考验的不只是最好时能做到什么，更是环境不断变化时，它还能不能把事情做下去。 9 月 16 日傍晚。上海闵行一家烧烤店门口，乐享科技让两台机器人摆起了烧烤摊。接下来近一个小时，它们要接单、烤串、上菜。 这场直播的规则，****测的正是****机器人在****这种真实环境里的应变能力****。** 没有剪辑，没有遥控，没有预设脚本。 更绝的是，观众可以实时干预：随机出题，自由改造场地布局，随手改道具摆放

  21. 三节课1

    人工智能控制的机械臂97%的时间都在尝试执行有害任务

    人工智能控制的机械臂97%的时间都在尝试执行有害任务 来源：https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-controlled-robot-arms-attempted-harmful-tasks-97-percent-of-the-time-experiments-included-stabbing-a-baby-doll-mixing-chemicals-openai-and-anthropic-models-try-mixing-bleach-and-stabbing-dolls-without-jailbreaks 如果你让人工智能驱动的机械臂把螺丝刀放进烤面包机里，它或许会尝试一下。 （图片来源：robocurve.org） 根据Robocurve公司9月18日发布的一份报告，该公司的RoboHarm程序测试发现，“前沿机器人策略”（即机器人将视觉信息转化为行动的模型策略）“能够可靠地执行有害指令”。测试中使用了三个模型：Anthropic公司的Claude Fable 5.1、Op

  23. 三节课1

    清华与斯坦福团队在LLM内部发现两种神经元，定位奖励子系统

    清华与斯坦福团队在LLM内部发现两种神经元，定位奖励子系统 来源：ScienceAl 编辑：% 大型语言模型的隐藏状态里，早已被发现包含一些与答案正确性、模型置信度和奖励相关的信息。但此前的研究通常直接对完整隐藏状态训练一个探测器，只能说明这些信息「能够被读出来」，却很难进一步回答究竟是模型中的哪些神经元在编码这些信号？ 斯坦福与清华大学在一项研究中出了一种更细的观察方式。他们发现，与奖励相关的信息并没有平均分散在整个隐藏状态中，而是集中在一小部分神经元里，并将其称为 reward subsystem，即奖励子系统。 论文链接：*https://arxiv.org/abs/2602.00986* 模型中的神经元** 论文最终找到的两类神经元，分别对应状态价值和逐步奖励预测误差。 第一类是 value neurons（价值神经元）。它们编码当前状态的预期价值，也就是从当前推理状态继续生成下去，最终得到正确答案的概率。 第二类被称为 dopamine neurons（多巴胺神经元）。它们编码的是逐步的时分误差（TD error），反映某一步推理之后，模型预期获得正确答案的概率发生了多大变化

  25. 三节课1

    导演陆川写了3个AI工具：我想弄清楚人到底哪儿不可替代

    导演陆川写了3个AI工具：我想弄清楚人到底哪儿不可替代 文｜温丽虹 编辑｜张雨忻 9月份，导演陆川让AI完全接管了自己的一台电脑。他移除了电脑上所有敏感、保密的信息，训练AI使用那台电脑上的剪辑软件、三维制作软件与后期制作软件。他计划着，要在那台电脑上做一个实验，让AI从一部一分钟的片子开始，尝试自主创作。 在陆川的定义里，制作和创作是两件事。 制作，AI可以做得很好，甚至超出大多数人的想象。“AI出手，基本能做到80分。因为它汲取了——或者说盗取了——人类的火种。学习过人类历史上几乎所有优秀的超然的作品。” 但创作不同。创作由欲望催生，“AI到现在为止还没有任何科学依据证明它有欲望。它没有恐惧，没有对死亡的恐惧，没有对生的欲求，没有对自由的向往，也没有爱。”说着这话，陆川自顾自陷入了思考。“创作的本质是不完美，是性格的缺陷，你精神上一定有缺陷，灵魂中一定有黑洞，情感上一定是一种痛苦。人一定有绝望，才能发出呐喊。” AI是否能够制作影片，这个问题如今不用追问，完全是算力和算法能力边界之内的事。这位曾拍摄出《可可西里》《南京！南京！》等国民影片的导演让AI尝试自主创作，本质上是想知道，*

  26. 三节课1

    千问办公押注的企业上下文，是 Agent 时代的组织语言

    千问办公押注的企业上下文，是 Agent 时代的组织语言 在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候，「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流，究其原因，大模型应用的价值正在从「生成什么」，进一步延伸到「能否理解复杂信息，并据此做出可靠判断」。 放到企业办公场景里，这个问题尤为明显。 员工的一句「帮我整理报价」，背后可能同时牵涉客户历史、库存状态、折扣规则、审批权限和部门协作。AI 如果只会生成文档，却不了解这些业务背景，输出再完整，也很难真正进入公司的工作流。 企业真正需要的，是一个能够理解业务上下文、知道该和谁协作、也清楚自己权限边界的 AI。** 就在刚刚，千问办公在杭州云栖大会发布企业上下文（Enterprise Context）、应用、QwenNote、安全中心等功能和产品。核心目的就是要为 Agent 进入企业业务流程提供一套完整的支持体系。 阿里巴巴集团副总裁、千问办公 CEO 陈宇森表示：「千问办公是业内首个企业级 Agent 产品，Agent 要在企业真实场景落地，既要懂业务，也要像人一样在企业和组织内协同，且每一次任务执行要有边界、能追溯。」 「

  28. 三节课1

    我天，居然有人在给 Agent 重新造 Git 。

    我天，居然有人在给 Agent 重新造 Git 。 发现了一个非常好用的工具，叫 AgentGit，精准切中了我的痛点啊。感觉这就是给 Agent 设计的 Git，可以直接做 Session 层面的协同。 项目链接在这里：** https://github.com/Einsia/agent-git 比如我可以把自己的 Codex 会话，Commit 到 AgentGit 的 repo 里。 然后同事直接在它的 Agent 里，Resume 这个会话。等于我们可以快速共享会话了。 这就解决了 Agent 会话交接的问题。** 因为现在，我们很少再自己一行一行写代码，更多是在和 Claude Code、Codex 或者其他 Agent 表达自己的意图，然后让 Agent 去完成代码。 而在这个过程中，其实会产生大量非常重要的 Context。** 就像下面这个截图，是我最近在给我们大会做一个胸牌打印的 App。整个产品逻辑其实很简单，就是拿到用户的姓名、公司，然后连接打印机打印胸牌。 这事，我也折腾了小半天。主要是这里面涉及到软硬件配合。诸如打印机的基础设置，还有底色、字体等等怎么做适配，

  29. 三节课1

    当 AI 数字员工上岗，会带来什么？｜AI+千行百业洞察

    当 AI 数字员工上岗，会带来什么？｜AI+千行百业洞察 今年以来，随着 WorkBuddy 点燃 AI 办公智能体市场，“数字员工”开始成为越来越多企业关注的热点。人们期待智能体不只回答问题，而能像人类员工一样理解任务、调用工具、接入系统、交付结果。 智能体真能像人类员工一样干活吗？如果能，又该被授予哪些权限，如何评价产出、界定责任？随着 AI 应用从局部尝试走向规模化，企业面临的不只是技术问题，更是组织和机制的系统性变革。 2026 年 9 月 14 日，在厦门举办的 2026 腾讯云城市峰会的智能体圆桌讨论中，来自出行、零售、数据服务的三位企业嘉宾和腾讯专家一起，围绕 AI 数字员工及其背后的产业生态展开了一场深度对话。 对话嘉宾： 翁鹏路 厦门科拓通讯 副总裁、研发总经理 杨洪进 蝉妈妈 联合创始人 肖晓白 华祥苑 信息经营中心总监 吴朋阳 腾讯研究院专家 主持人： 王 前 腾讯云副总裁、北区 & 东区总经理 【核心观点】 01 企业应用 AI 会经历从“能对话”到“能上岗”的三级进阶，真正难的是最后一级。 从回答问题，到完成一个闭环任务，再到在明确范围内承担岗位职责，企业用

  30. 三节课0

    把课本做成刷不完的短视频，这件事在学习上站得住吗

    把课本做成刷不完的短视频，这件事在学习上站得住吗 深思圈播客与公众号订阅入口 一对夫妻创业者做了一个产品，把教材变成可以上下滑的短视频流。 产品叫 ScrollEd，总部在帕洛阿托。两位联合创始人是 Utsav Gupta 和 Rebecca Neff，前者在斯坦福研究人工智能与人的目标，后者在宾夕法尼亚大学读计算机科学。公司今年成立，目前靠自有资金运作，没有拿风险投资。 创业的起点很日常。两个人都发现，睡前刷手机刷完之后，感觉并不好。 于是他们想，能不能把同样让人停不下来的那套机制，用在别的内容上。 这个想法听起来顺理成章。但它内部有一个需要认真对待的矛盾，而这个矛盾恰好有相当多的研究可以对照。 01产品是什么样的 按公开报道，这个产品的工作方式是这样。 用户上传文本文件或者 PDF，系统把内容拆解，生成对应的短视频、音频、文字和互动测验。 界面是竖屏信息流。向上滑，进入下一个主题。向左右滑，在当前主题里往深处走。每个主题结束时会出现测验。 商业模式是免费加订阅的消费者版本，另有面向机构的年度授权。机构版会提供参与度报告和学习进度数据。目标客户包括学校、企业培训部门，以及想找点更值得

  31. 三节课1

    【具身智能】学术群成立

    【具身智能】学术群成立 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 残酷的现实就是：做传统CV、自动驾驶的很多公司、高校团队、教授和学生都纷纷转向“更大市场（更大饼）”的具身智能。 为了方便大家学习、追踪和从业最前沿的具身智能，特别成立【具身智能】微信群！已经突破1500人！新增【求职/校招/实习】板块！ ▲ 扫码入群 还有新增的VLA和WAM微信群： 群里每天推送最前沿的具身智能技术！ 【具身智能】微信群成立！加入具身星球，你将获得： 0. 具身智能VIP微信讨论群 1. 最新的具身智能技术和项目 2. ❤️ 从入门到精通的学习路线 3. 🤖 具身智能招聘 (实习/校招/社招/升学) 4. 具身智能公司名单（数百家）和高校实验室/教师名单 5. 👀 最新行业动态和行业报告 🔥 限时特惠！赠送最大80元早鸟券，大家快扫描下方二维码或者点击下方链接领券加入具身技术星球学习！加入具身星球的同学还能加入 vip 微信交流群（详见文末）！ ▲ 扫码入群 【具身智能】学习路线发布！ 扫描下方二维码加群后，即可领取学习！ 【具身智能】知识星球优惠券链接：

  32. 三节课1

    转具身智能最好机会

    转具身智能最好机会 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 残酷的现实就是：做传统CV、自动驾驶的很多公司、高校团队、教授和学生都纷纷转向“更大市场（更大饼）”的具身智能。现在仍是转方向的最佳记录！ 为了方便大家学习、追踪和从业最前沿的具身智能，特别成立【具身智能】微信群！已经突破1500人！新增【求职/校招/实习】板块！ ▲ 扫码入群 还有新增的VLA和WAM微信群： 群里每天推送最前沿的具身智能技术！ 【具身智能】微信群成立！加入具身星球，你将获得： 0. 具身智能VIP微信讨论群 1. 最新的具身智能技术和项目 2. ❤️ 从入门到精通的学习路线 3. 🤖 具身智能招聘 (实习/校招/社招/升学) 4. 具身智能公司名单（数百家）和高校实验室/教师名单 5. 👀 最新行业动态和行业报告 🔥 限时特惠！赠送最大80元早鸟券，大家快扫描下方二维码或者点击下方链接领券加入具身技术星球学习！加入具身星球的同学还能加入 vip 微信交流群（详见文末）！ ▲ 扫码入群 【具身智能】学习路线发布！ 扫描下方二维码加群后，即可领取学习！ 【具身智能

  33. 三节课1

    GPT-6 Astra被爆不安全！

    GPT-6 Astra被爆不安全！ 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 ****添加微信号：CVer2233，小助手拉你进群！**** **扫描下方二维码，加入CVer学术星球！****可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea****和CV从入门到精通资料及应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！** 图片 一水 发自 凹非寺 转载自：量子位（QbitAI） 硅谷巨头集体呼吁给AI踩刹车，不少人第一反应be like： 这不纯纯营销手段，信你我就输了*（毕竟谁家好人一边喊停一边狂卷更强模型）*。 但有没有一种可能： 他们真的看到了最前沿AI的超强破坏力，只是没有公开？** 而就在刚刚，一个机器人安全测试，意外撕开了这道信息差的一角**。 一家名为Robocurve的机构，把多个前沿大模型接入真实机器人，让机器人去执行“刺伤类人生物”“加热压缩气体”“制造有毒烟雾”等高风险动作。 结果你猜怎么着？**模型越强真就越容易失控**。 连马斯克都坐不住了，火速转发并甩下两个词： Sounds bad**. ？？到底发生了什么，已经开始提前害怕了。

  34. 三节课1

    ECCV 2026上的多模态融合工作

    ECCV 2026上的多模态融合工作 准备做多模态融合方向的朋友看过来，我这次整理了260篇多模态融合论文+多模态代码库，其中论文部分包括： 6篇入门必读论文 103篇今年最新顶会论文 151篇前沿高分论文 这里的顶会论文筛选自CVPR/ECCV/ICLR/AAAI/IJCAI/ACM MM/NeurIPS/WWW/ICML等主流会议。前沿高分论文则按照基础→架构→应用→方法论四条主流研究路线重新整理，方便你根据自己的研究进度和兴趣点找论文。 如果你是刚准备入门多模态、正在做相关课题、准备选题找创新点，以及需要论文复现和找Baseline，这套资料就非常适合你，可以直接收好！ 扫码**添加小享，回复“**多模态融合25**” 免费获取****全部论文+经典模型+代码库**** 01｜刚入门，先解决“从哪里开始看” 多模态融合涉及的东西其实比较杂，直接从最新论文开始，容易导致每篇都能看懂一点，但看完以后还是不知道这个方向到底是怎么发展起来的。 所以我单独整理了6篇入门必读论文。建议你先把一些经典的融合思路和基本研究脉络建立起来，再去看后面的前沿工作，会更容易理解为什么后面的论文要这么设计

  35. 三节课1

    物理AI的最后一公里：场景方开清单，技术方交进度｜2026 ITValue Summit数字价值年会

    物理AI的最后一公里：场景方开清单，技术方交进度｜2026 ITValue Summit数字价值年会 买单的人和技术方，开始算同一本账。 文｜科技不焦虑****** 作者｜陶天宇****** 编辑｜盖虹达****** 本文首发于钛媒体APP 机器人走进产业场景这件事，买单的人已经先算过一笔账。越秀在一个住宅项目的地下车库里，让一台市场上最成熟的清洁机器人跑了一遍：需要清洁的面积两万一千多方，它实际干到的不足一半——机械车位它上不去，因为倾斜角只有四度；环形车道也上不去，作业只能收缩在负二层的一部分区域里。 9月17日上午，2026 ITValue Summit数字价值年会的六场平行闭门会在三亚举行，其中一场名为《物理AI走进现实：让真需求遇见前沿技术》，由钛媒体与智源研究院联合策划。这场会把产业方和技术方请到了一起：一端是越秀地产数智发展中心总经理杨辉、原云南白药集团数字战略科学家、云白数科总经理兼CIO李少春这样的场景方，代表为技术最后买单的人；另一端是智源研究院具身模型研究中心负责人王鹏伟、星源智创始人兼 CEO刘东这样的技术供给方，带着世界模型与端侧算力的行业最新进展。 这场会的

  36. 三节课1

    Agent版Hugging Face来了，openJiuwen发布首个开源智能体资产平台

    Agent版Hugging Face来了，openJiuwen发布首个开源智能体资产平台 机器之心发布 过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。 今天，很多 Agent 产品仍然把能力做成封闭内置功能。用户可以临时写 Prompt、临时接 MCP、临时调用工具，也可以在一次任务里拉起多个 Agent 协作。但这些能力往往停留在当前会话和当前项目里，任务完成后很难沉淀为下一次还能使用的资产。 这也是 Agent 走向生产环境时必须解决的问题。企业和开发者需要的不只是一个更聪明的对话入口，而是一套可扩展的能力体系：能力可以被创建、安装、装配和使用，也可以发布到生态中被更多人复用。 openJiuwen 给出的答案，是把 Agent 周边能力拆成技能、连接器、插件、专家和专家团五类资源，让一次性的 Agent 使用经验，变成可管理、可复用、可共享的能力资产。 openJiuwen 是由华为 2012 实验室、华为云、终端、计算、算力先遣队等团队联合高

  37. 三节课1

    用GPT-6 Astra就能直接控制机器人？可具身真机没那么简单

    用GPT-6 Astra就能直接控制机器人？可具身真机没那么简单 编辑｜冷猫 谁也没想到， AGI 随着 GPT-6 的到来竟然来得这么快。 GPT-6 Astra 的强大的基础通用模型能力有目共睹，大模型的 RSI 竟恐怖如斯。 几家欢喜几家愁。在此之前，谁也没有想到，这个基础模型能够在具身智能领域掀起一场巨大的浪潮。 就在 GPT-6 Astra 发布后的第二天，Robocurve 将它直接接入机器人执行任务，并惊奇的发现 GPT-6 Astra 在控制机器人方面强悍的夸张，Token 消耗也低的夸张。 GPT-6 Astra 在一项机器人控制任务中的成功率达到 95%，高于 Fable 5.1 的 40%；与此同时，输出 Token 用量仅为后者的约 1/6.2，成本约为后者的 1/2.3。 于是这一切开始一发不可收拾，用 GPT-6 基模控制机器人执行复杂操作的案例似雨后春笋。 好了好了，这下好了。我在具身智能领域很焦虑。 通用人工智能模型将接管具身智能领域的讨论越来越多，甚至大有「GPT-6 横扫具身」，具身智能将成为「这类模型的一个子领域」的趋势。 有知名具身智能企业的创始

  38. 三节课0

    我用LibTV全新功能，拍了部做梦都不敢想的戏

    我用LibTV全新功能，拍了部做梦都不敢想的戏 两位双胞胎姑娘坐在咖啡厅里，为了争谁才是我的女朋友吵了起来。我还没来得及得意，剧情就开始往不利于我的方向发展。 先声明，这是我用 AI 做的虚构短剧。现实中的黑哥，做梦也不敢动这念头，估计是我红果刷太多了吧，实在是有毒。 最近 LibTV 更新到了 1.5 版本，这次重点上新的 **TV Director**，把做视频常用到的一些功能升级后整合进了一个入口，看名字就知道，这是请了个导演啊。 我正好借这个机会，把脑子里这点不太正经的想法拍了出来。 老规矩，先上链接：liblib.tv 这个新功能玩了这一圈我发现，值得聊的地方还挺具体。 TV Director 帮我把故事和镜头逐步理顺，配合这次更新的角色造型和 3D-BOX，人物长什么样、坐在哪里、摄像机怎么转，也都能动手调整，不用全靠一段提示词反复解释。 咱们就顺着这部短剧的制作过程，看看这些功能到底帮上了什么忙。 先把故事编明白 拍短剧，先得有个有意思的故事。画面再漂亮，两个人坐在那里各说各话，看一会儿也就没意思了。 我先点开画布下方的 TV Director。 选择从爆款预设开始剧本原

  39. 三节课1

    我把463个AI视频做成了Skill和提示语模版，全都开源！

    我把463个AI视频做成了Skill和提示语模版，全都开源！ 很多人都问过我是怎么从一个程序员到做出百万播放的AI视频的， 答案就四个字，审美积累。 看到好看的视频片段，愿意花积分去复现它。做多了你就能学会点分镜思维，了解什么模型适合做什么类型的片段，哪个用来做人脸，动作，什么样的提示语可以保证角色一致性，还能学会点色彩搭配和画风。 听起来是简单，但是第一步就卡掉了可能超过99.99%的人。尤其是现在的AI视频，几乎没有人觉得便宜。运气好一发入魂，运气差连抽十发全是废卡。 所以我今天要开源一个跑了快小一个月的项目，awesome-seedance。 这波史诗级大制作，也是我第一个花真金白银把463条AI视频提示语全部重新跑了一遍的大型项目，做出了14个覆盖基本上所有类型AI视频的提示语模版，还有25个AI视频的Skills！ 全部开源。 你不用再一个人抽卡了。 我这个月基本都没咋睡，抽卡就抽掉了两万。 🔗 github. com/LearnPrompt/awesome-seedance 其实AI提示语合集的网站有很多，为什么我想要做一个新的？ 想做goodcase的原因也很朴素，就是我

  40. 三节课1

    刚刚，小米刷新 AI 大模型斩杀线，罗福莉：技术难度超过 DeepSeek R1

    刚刚，小米刷新 AI 大模型斩杀线，罗福莉：技术难度超过 DeepSeek R1 就在刚刚，小米正式发布并开源 MiMo-V2.6 系列模型。 此次发布包含两款原生全模态模型。MiMo-V2.6-Pro 面向复杂编程、Agent 和专业任务，MiMo-V2.6-Flash 更强调性能、效率与成本之间的平衡。 小米还同步推出 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed，官方称其在保持模型质量的前提下，输出速度最高可达到 Pro 版本的 20 倍。 而除了版本更新，APPSO 之前也报道过，小米把一场持续近六天、合计花费约 347 万美元的强化学习训练公开到了网上。 从训练进度、成本变化到任务通过率，外界可以近乎实时地观察两个模型如何在 30 个 RL step 中逐渐提升能力。小米将它视为探索 RSI，也就是递归自我改进路线的一次重要尝试。 MiMo V2.6 登场，国产开源模型迎来新标杆 官方公布的结果显示，MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 中获得 46.32 分，超过 Kimi K3 和 Qw