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xAI 发布了 1.5 万亿参数的 Grok V9-Medium 模型,旨在提升其在编程 AI 赛道上的竞争力。该模型通过引入 Cursor 的代码数据,增强了处理复杂编程任务的能力,并计划在 6 月中旬正式发布。,而从Coding Plan到Token Plan的转向,除了算力成本的上升之外,更核心的是一次从“补贴抢市场”到“按商业价值定价”的集体撤退。,2、国产模型大突破!昆仑万维发布天工高性能 Agent 模型 SkyClaw-v1.0,A 是 Assets,数据资产。物理 AI的第一步,是让机器理解物理世界。我们围绕三维物体、空间场景、人体动作、机器人轨迹、多模态行为等方向,构建高质量数据体系。公司已经沉淀了大量3D数据和多模态数据,并推动相关具身智能数据集进行数据资产登记和标准化建设。这类数据不是简单图片或视频,而是带有空间关系、结构层级、动作逻辑和任务反馈的数据。比如一个抽屉,机器不能只知道它叫抽屉,还要理解它能拉开、怎么拉开、运动轨迹是什么、机器人应该如何操作。
第三是高质量数据资产。大语言模型需要语料,物理 AI 更需要三维数据、动作数据、轨迹数据、物体交互数据和任务反馈数据。未来谁掌握更多懂空间、懂动作、懂场景的数据,谁就更有可能建立优势。,与此同时,Z世代、95后成为创业主力,他们的就业观念发生根本性转变,拒绝内卷、厌恶“996”、追求工作自由、渴望自我价值实现。传统打工模式薪资增长缓慢、晋升空间有限、工作压力大,而“一人公司”模式,时间自由、收入上限高、自主掌控事业、能将兴趣转化为职业,完美契合年轻人的就业需求。,他进一步指出,让Meta内部员工参与训练AI,效果优于依赖外包人员。扎克伯格认为,Meta员工的平均能力明显高于外包渠道所能找到的人。,理解物理 AI,不是一个简单的新概念,而是人工智能能力边界的一次外扩。过去几年,大模型主要解决的是信息世界的问题,比如写文章、生成图片、理解语义、辅助办公。它让 AI 变得“会说、会写、会画”。但物理 AI 要解决的是另一个问题:AI 如何理解真实世界,并在真实世界中完成任务。吴邦毅举例说,机器人听到“把桌上的杯子放进柜子”,它不只是要理解这句话,还要识别杯子在哪里、柜子在哪里,判断抓取方式,规划运动路径,再控制机械臂完成动作。这背后涉及视觉感知、空间理解、任务规划、动作生成和反馈调整。所以,物理 AI 的核心,是让 AI 从“认知智能”走向“行动智能”。过去 AI 更多是在屏幕里工作,未来 AI 要走进工厂、仓库、商场、家庭、能源站和城市基础设施。,新平板还还带来AI备考智能体,全新YOYO学习助手覆盖考前规划、备考中辅导、课后复盘全流程,可提供定制学习规划、生成伴学周报、错题难题答疑补缺等全方位服务。
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