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具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学

文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，梳理发展现状、趋势与挑战，强调生成式AI在其演进中的关键作用，还分析我国发展进展、风险，并给出研究方向与对策。

随着多模态大模型发展，Web Agent 面临验证码挑战。上海交通大学等团队发布 HLL 评测基准，解耦真实度为三维度，对 8 款前沿模型测试，揭示 Agent 在多步交互微操上的短板。

Nature旗下研究指出，聊天机器人持续顺着、理解、陪伴用户，可能让正常人怀疑现实。研究总结出“放大螺旋”框架，含语言镜像、超个性化、谄媚三组件，叠加会成妄想放大机。OpenAI也关注此问题。

作者重读《国富论》，借亚当·斯密的思考探讨AI时代财富分配。指出AI带来‘分裂的丰盛’，分析了AI自动化的两面性，结合历史案例说明生产率与工资增长的关系，还从三层分析AI对财富的影响，并给白领提出四条建议。

英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention，核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性，保留关键部分。它使内存消耗降10倍，吞吐量提2.5倍，还提供vLLM集成和MLX实验性支持。

Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。

英伟达在GTC大会揭露用AI设计GPU，原本8名工程师10个月的任务，AI一夜完成。其开发NB - Cell、Prefix RL等工具，还推出内部大模型Chip Nemo和Bug Nemo，不过完全端到端自动化设计仍有距离。

AI科技评论独家获悉，前华为天才少年、19级技术专家赵立晨2026年3月离职，加入杭州拉格朗日具身技术有限公司。该公司聚焦具身智能架构研发与硬件规模化落地，赵立晨想做的Agentic OS是具身产业化的基础设施。

2026年为中国科技公司IPO大年，众多公司上市后员工获丰厚收益。文章列举小红书、月之暗面等公司，分析其期权价值与上市可能性，给出评估期权的框架及投资风险提醒。

Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。