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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。,在排名前九的模型中,共有三款来自DeepSeek,分别是DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro以及DeepSeek-V3.2。多模型矩阵的形成,有助于DeepSeek在不同价格带和任务场景中分层获取用户。,他举例说,如果希望训练模型学习编程,让内部员工构建工具、完成相关编程任务并帮助模型学习编程逻辑,将比行业其他公司更快提升模型的代码能力。
苹果正在采用一款由谷歌定制的1.2万亿参数大型语言模型,作为下一代Siri的核心。这一模型规模远超当前主流移动端模型,引发业界高度关注。苹果注重用户隐私与实时性,简单查询将优先在本地设备上运行,这将考验苹果在大模型高效推理上的能力。未来几个月,全球AI巨头竞赛进入新阶段,苹果与谷歌的深度融合值得关注。,吴邦毅认为,未来,物理 AI 不会只停留在实验室和展厅里。谁能把技术变成可交付的产品、可复制的方案、可规模化的平台,谁才能真正抓住这一轮产业机会。,再比如获得2024年苹果设计大奖的 Gentler Streak,它提供了另外一种减法。大多数运动 App 都在强调打卡和目标达成,用户一旦状态不好没能完成,就很容易陷入挫败感,最后彻底中断。但 Gentler Streak 就如同它的名字一样,逻辑恰好相反,它关注的是你的心率、疲劳和恢复状态,当你太累、状态不好时,它会主动建议你休息,或者只做一次轻度活动,降低因为达不到标准而退出的概率。Gentler Streak 让运动变简单的方式是帮用户做心理减负。,从“数字游民”到OPC
如今用户进入 App 后,可以先选择目标,比如更快的5Km、第一次半马或全马,再输入自己的当前水平、每周可训练天数以及日程安排,系统会生成一套个性化训练计划。之后,这些训练内容还可以同步到 Apple Watch、Garmin 等设备上,用户在跑步过程中可获得实时语音指导,训练结束后,系统再根据完成情况、历史进展和日程变化,对后续计划做动态调整。除了跑步本身,Runna 还把力量训练、灵活性训练等内容一起纳入训练体系。Runna 早已不是一个计划生成器,而是一个围绕跑者目标运转的动态训练系统。,这个起点很重要,因为它意味着 Runna 最早的参照对象,不是“一个真实在场的教练”,而是真人跑步教练里可以远程交付的一部分能力,围绕用户目标制定训练计划,并根据用户的时间表和执行情况不断调整。,AI算力走向普惠,此外,运营商在模型调优、工具链丰富度、开发者社区运营等方面,相比头部云厂商仍有明显差距。他们的Token套餐往往只是“算力通道”,缺乏深度的模型优化和应用场景闭环。
上周全球调用量排名前三的模型中,前两款均为中国AI大模型:DeepSeek-V4-Flash 和 腾讯Hy3 preview。其中,DeepSeek-V4-Flash位居第一,周调用量达3.43万亿Token,环比上涨66%;Hy3 preview排名第二,周调用量达3.07万亿Token,环比上涨16%。,按创始人 Dom Maskell 后来的回顾,这一灵感来源于他在疫情期间想要提升自己的跑步成绩,当时他发现市面上的跑步 App 都很僵化,无法根据个人日程灵活调整训练安排,比如 Dom 只能在周二、周四和周六训练,并且希望在周六进行长距离跑。于是他求助了当时在做私人跑步教练的大学好友 Ben,后者就每周通过 Google 文档为他量身定制训练计划,在 Ben 的专项指导下,Dom 的进步很快,不仅刷新了5km 跑步成绩并且成功挑战了个人首次马拉松。于是他开始想到不是每个人都能请得到 Ben 这种顶尖教练,那有没有可能把它产品化?,外观为全金属一体化机身搭配CNC精雕圆角,厚6.29mm,重约525g,提供超常发灰、森林绿、耀眼粉三款配色。,中国联通董事长董昕,则提出构建“Agent+Token+AI云”的算力经营新模式。