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具身数据才是最大「金矿」，数据云商城来了：全球首个、百亿级、全模态、高自由度

帕西尼联合京东云等打造的全球首个百亿级全模态具身智能数据云商城开放。该平台解决具身智能泛化瓶颈，提供全模态数据，有端到端服务，数据质量高、体量大，还能加速具身智能进化，赋能多行业。

00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能，1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构，让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要，还强调开源对具身智能落地重要。

最新爆料，谷歌DeepMind首席研究员Jack Rae确认转投Meta，另有消息称Meta还招募了Sesame AI的ML主管。此前小扎还想斥资150亿美元收购Scale AI。小扎为组AGI团队不遗余力，推进速度快。

2025年11月开发者Peter Steinberger发布个人AI智能体OpenClaw，1月下旬在HackerNews提及后迅速走红。它可完成多种任务，有独特工作方式和架构，但也存在安全漏洞，引发AI社群讨论。

总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型，包括预训练和微调版本。它输入输出能力强，架构独特，在多基准测试领先，支持工具调用，多家服务商已集成。

当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。

当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。

OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文，指出RAG只是其中一环，还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。

OpenAI宣布在ChatGPT中引入Codex研究预览版。它是云端软件工程智能体，能并行处理多项编程任务。自今日起，部分用户可使用，后续将推付费选项。目前处于早期开发阶段，未来计划推更灵活工作流。

文章分享了 Clawdbot 记忆系统的最佳工程实践。它能自主处理现实任务，其持久记忆系统独特，将一切保留在本地。文中介绍了上下文构建、记忆存储、搜索等方面，还提及多代理记忆、压缩、刷新等内容。