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OpenAI首席研究官Mark Chen释放了一个强烈信号：OpenAI 并不认为scaling laws已经失效，恰恰相反，预训练、数据工程、推理训练和更长任务链条，仍是通向AGI的主干道路。
AI高考志愿填报，数据只是最基础的一环。
最近硅谷最火的岗位，非FDE莫属。FDE全称“Forward Deployment Engineer”，可以直接翻译成“前线部署工程师”。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。
我们公司的一个小伙伴，前阵子应聘了一份给机器人打工的工作。
AI 圈最近又热了一个词：Loop Engineering。
据外媒 The Information 报道：Meta 正在限制员工在 AI 模型构建中使用 Claude Code 和 Codex，原因是担心涉及模型蒸馏。 Meta 担心这些外部模型生成的内容，可能进入自家的训练数据或评测体系，从而引发所谓的模型蒸馏争议。
随着全球智能体加速落地，算力需求呈指数级爆发，以 GPU 为核心的 AI 基础设施正变得愈发关键。据摩根士丹利报告预测，2028 年全球 AI 基础设施累计总投资将达 2.9 万亿美元。
独家获悉，被称为“最像特斯拉”的具身智能公司智平方近日已完成新一轮融资，总额近50亿元人民币，估值突破200亿。据了解，本轮投资方阵容横跨国家队、大湾区产业资本、保险公司、头部券商及多家特斯拉供应链企业。公开数据显示，智平方此轮融资是迄今国内具身智能赛道单次披露金额最大的融资之一。
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。