深度|Physical AI的数据之争:际数押注质量基础设施,下一个千亿级机会
深度|Physical AI的数据之争:际数押注质量基础设施,下一个千亿级机会无论是李飞飞教授持续强调的空间智能,还是黄仁勋在演讲与行业峰会中反复描绘的Physical AI,2026年的科技产业正在传递一个无比明确且强烈的信号:AI正在跨越纯软件与数字比特的边界,全面走向真实的物理世界。
搜索
无论是李飞飞教授持续强调的空间智能,还是黄仁勋在演讲与行业峰会中反复描绘的Physical AI,2026年的科技产业正在传递一个无比明确且强烈的信号:AI正在跨越纯软件与数字比特的边界,全面走向真实的物理世界。
刚刚,杭州大模型公司西湖心辰宣布,公司近日完成数亿元人民币B+轮融资。该公司创始人蓝振忠,是卡耐基梅隆大学AI博士、自然语言处理预训练语言模型“ALBERT”第一作者,曾任谷歌人工智能研究院科学家,研究成果已被应用于Google News、Google Assistant 等数亿级用户产品中。他于2020年6月受聘于西湖大学,创办深度学习实验室并担任博士生导师。
7 月初的时候,我照着 Karpathy 那套 LLM Wiki(简单说就是让 AI 帮你把资料编译成一个能长大的百科)搭了个本地知识库。
近年来,视觉 — 语言 — 动作模型(Vision-Language-Action Model,VLA)正逐渐成为通用机器人控制的重要技术路线,但当这些模型真正进入高频闭环执行时,一个矛盾越来越突出:模型越来越大、语义能力越来越强,动作更新却未必足够快。
又一家AI初创公司加入了这场狂飙突进的独角兽俱乐部:Simile。据该初创公司透露,就在结束隐身状态、宣布完成由Index Ventures领投的1亿美元A轮融资仅仅五个月后,公司已完成2亿美元B轮融资,估值达到20亿美元。
Agent的能力越来越强,但使用体验仍有一个尴尬之处: 每换一个Agent甚至换一个session,就像换了一个完全不了解你的新员工。
近日,独立开发者 Harshal Singh 公布了一个仅有 3500 万参数的基础语言模型 BarunLM,并声称:「我预训练了世界上参数量小于 100M 的最好模型」。
2025 年秋天,Meta 上线了一名可以替商家卖货的“AI 员工”。商家不需要重新整理一套资料,它会直接读取品牌过去发布的社交媒体内容、广告、商品目录和网站信息,自动学会这家公司卖什么、用什么语气和顾客说话。
新智元报道 2026年,AI行业最昂贵的新故事,已经不只是「训练一个更大的模型」。 资本开始直接押注:让AI参与制造下一代AI。 4月,AlphaGo核心缔造者David Silver创办的 Inef
最近有个挺有意思的对比实验,来自 Composio 团队。他们用同一个模型 Kimi K3,分别放进三个不同的 agent 框架(harness)里跑 ——Claude Code、Hermes 和 Kimi Code—— 一共测了 28 个完全相同的任务。