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材料是 AI 最难进入的行业之一。实验周期长，数据采集难度大；材料的理论性能与成品的实际性能存在差异；并且材料从实验室走到工业界有巨大量产鸿沟。因此，一种新材料从确定原子怎么排列，到在产线上稳定量产，通常要走十年以上。
K2 Lab（攀峰智能）做到了很多 AI 应用想做但没做到的商业模式：不按 Token 收费，按结果收费。
因为货架上的小尺寸挂钩被价格标签牌挡住了一部分，进便利店打工的机器人君第一次尝试挂货……扑了个空。
早在 1995 年，Michael Wooldridge 等学者便在智能体研究的代表性论文《Intelligent Agents: Theory and Practice》中，提出了智能体的四项核心特征：反应性（Reactivity）、社会能力（Social Ability）、自主性（Autonomy）和主动性（Proactiveness）。
最近两个月，Personal Agent 这个概念忽然从边缘话题变成了普通用户手机屏幕上的新图标。
具身智能不缺钱，也不缺演示，真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月，北美的 Generalist 发布 GEN-0，称首次在机器人身上观察到了这条曲线：预训练数据和算力越多，模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的，是超过 27 万小时的真实世界操作数据，和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说，曲线已经有人跑出来了，燃料却还没有。
清华大学、英伟达等机构联合推出全球首个流式交互视频生成评测榜单StreamEval，以300个用例评测38个模型，揭示当前模型在连续指令执行和状态一致性方面仍存明显短板。
住在纽约的 OnlyFans 创作者 Vanniall 最近过得不太顺。
机器人动手前，能不能先看一看不同选择会带来什么后果？ParallelWorld 将多步预演引入具身智能体的高层规划，将任务成功率从 56% 提升至 83%。
近日，清华系团队细胞壁科技宣布完成新一轮战略融资，投资方为 TCL 实业战投和深创投，距离上一轮东方富海和联想之星的融资新闻公布尚不足三个月，心流资本 FlowCapital 担任长期独家财务顾问。