具身智能的「GPT时刻」:宇树与智元共用同一个「大脑」
一段 10 分钟无剪辑视频显示宇树 G1 与智元远征 A3 两台竞品人形机器人在同一套「通用大脑」调度下协同干活:物理约束动力学替代数据拟合、跨本体统一建模、长时序闭环——具身智能的「GPT 时刻」可能已到。
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一段 10 分钟无剪辑视频显示宇树 G1 与智元远征 A3 两台竞品人形机器人在同一套「通用大脑」调度下协同干活:物理约束动力学替代数据拟合、跨本体统一建模、长时序闭环——具身智能的「GPT 时刻」可能已到。
强化学习之父 Rich Sutton 接受红杉资本访谈直言:大模型行业已陷入「局部最优」,继续堆 GPU 只是路径依赖;他创办 Oak Lab 押注上线后仍能持续学习的 Agent,一旦走通将重写「训练—冻结—上线」的整套基础模型范式。
Anthropic 发布《The AI-Native SDLC Playbook》:代码不再是瓶颈,瓶颈转移到规划、审查与部署等「人速环节」;解法是把开发流程改造成「提交产物链+门禁审批」的循环,让 agent 干活、人把关。
上海交大联合 Sema 团队发布 SemaPLC:用「验证门控」让 AI 写 PLC 代码从「能生成」升级到「可交付」。117 个 POU 任务严格验证通过率平均 72.6%,动态可靠性 52.2%(基线静态约 70%、动态仅 20-30%)。瓶颈正从生成质量转向验证基础设施。
模型判断对了,系统照样会出事。用户点了「确认退款」,页面突然刷新,审批条消失——前端不知道审批还生不生效,后端不知道用户到底有没有做决定;更危险的是,退款请求已经提交给支付渠道,后端却在写入本地状态前重启了,恢复后系统只看到「任务尚未完成」,于是又调了一次退款接口。 这就是「能跑一个 ReAct 循环」和「能跑一个产品」之间的差距。本文拆解 vivo KDC 工程系列(文末有链接)的核心做法:把 Agent 的目标、判断、
Ornith-1.5 开源权重:模型自己出题、自己搭脚手架、自己跑轨迹,两月自测 Terminal-Bench 2.1 从 77.5 涨到 86.1。下一场开源与闭源的竞赛,战场在题库。
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OpenAI 首款自研推理芯片 Jalapeño 的首批基准测试结果显示,在 SemiAnalysis 的 InferenceX 上,其每瓦算力与端到端延迟均优于英伟达 Blackwell 系统,意味着领先 AI 实验室正通过自研芯片降低推理成本并重新掌控基础设施。
Shopify CEO Tobi Lütke 公开要求 Anthropic 让 Claude Code 原生支持 AGENTS.md,否则将在全公司禁用。这一事件把一份 Markdown 文件推上了编码 Agent 标准战争的正面战场。
DeepSeek 一周两次调价:V4-Pro 高峰输出价从 6 元涨到 27 元(+350%),周末改低谷价。市场读到的不是涨价而是缺货:价格战终结,算力从租 GPU 转向分 Token 流水,产业链重新定价。
神秘模型「牛来」Ox Alpha 被智谱认领为 GLM-5.3 Flash:5 系列首个原生多模态、320B/18B 激活、线性+稀疏注意力混合架构,线上 62T tokens 全跑国产芯片,单 token 成本对齐英伟达。