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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。
过去的 Diffusion RL 多聚焦于奖励设计与优化算法，训练时的采样成本被忽视。DMSampler 指出：在在线 RL 中，限制规模化的不只是奖励信号或优化器，很多时候是 rollout 本身太贵。
今天，全网都被这位25岁「AI先知」的故事刷屏了。 就在刚刚，华尔街上演了一场教科书级别的平仓。这场血雨腥风的主角，是被硅谷奉为「AI预言家」的Leopold Aschenbrenner，以及他那只439%逆天回报率的对冲基金——Situational Awareness（情境感知）。
硬氪获悉，Physical AI平台公司「昆腾动力（Quantum Dynamics）」近日完成超亿元种子轮融资，本轮由云启资本、商汤国香资本联合投资。资金将主要用于Physical AI核心技术研发、人才梯队建设及全球化市场拓展，加速其面向物理世界的智能系统从底层模型到场景化落地的全链路构建。多维资本参与项目孵化与团队组建。
在生成式 AI、视频生成和各种数字营销工具铺天盖地时，硅谷最有影响力的物理 AI（Physical AI）独角兽 Applied Intuition 抛出了一个极其犀利的观点：未来 25 年，真正能重塑物理世界的 AI 公司，其规模和影响力很可能会远超今天主导数字世界的科技巨头。
7 月 19 日至 23 日，美国洛杉矶，SIGGRAPH 2026 如期而至。这场汇聚全球计算机图形学与视觉计算领域顶尖学者、艺术家与工程师的年度盛会，吸引了来自 69 个国家的近万名参会者。渲染、几何建模、动画仿真、与生成式 AI，几乎所有关于如何用计算机创造视觉世界的最前沿探索，都在这五天里集中呈现。