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5月26日消息，据媒体报道，Meta在今年4月宣布裁减约10%的员工，波及约7800人。,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。

📉 AI漫剧消耗占比激增，真人短剧数量锐减。,与多数企业在决策后迅速执行裁员不同，Meta提前近一个月通知了员工，但始终未公布具体的裁员名单。,物理 AI 不是短跑，而是一场长跑。它不会只属于某一家机器人企业，也不会只靠某一个大模型完成。它需要数据公司、模型公司、机器人公司、制造企业和场景方共同协同。,📊 用户可将工作流程封装为 Skill 并发布到知识广场，实现知识能力共享。

2025年下半年到2026年初，国内厂商曾密集推出面向开发者的Coding Plan（编程订阅套餐），MiniMax首月9.9元、火山方舟首月8.91元，价格低到近乎“赔本赚吆喝”。,⏱️ 支持 35 小时连续自主任务，提升开发效率，实现生产级项目应用。,现场有位滑雪教练聊到，他曾意识到传统的滑雪教学是高客单价的定制化服务，于是想到去做一款 AI 滑雪教学产品，提供平价又规模化的滑雪教学服务。这个 idea 刚被抛出来时，在场所有人的反应都很积极，因为用 AI 软件服务去改造一个高客单价、用户需求明确的传统赛道，几乎是今天最标准的创业故事之一。,6、xAI 祭出“杀手锏”：1.5 万亿参数 Grok V9-Medium 训练完成，直指编程 AI 赛道,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。

类似的思路的产品在小红书上能找到不少，AI 网球教练、AI 羽毛球教练，甚至更多细分运动项目都有人尝试，Vibe Coding 的时代人人可以在几天之内手搓产品原型并进行市场测试，但多数产品距离 PMF 依旧遥远。,比如MiniMax是全球首个支持全模态（文本+语音+图像+视频+音乐）的Token Plan，29元/月起，小米MiMo则年付411.84元起，支持8款模型，强调推理能力和框架效率，智谱AI的Coding Plan涨价30%起，靠模型能力硬撑定价权。