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一台工业具身机器人，从理想到现实要经过哪些坑？
在具身智能赛道，‘落地’常被滥用。聆动通用在‘工业落地’上很果决，以‘商业有闭环’和‘批量可复制’为核心指标。他们选择物流场景起步，推出LDB机器人，还面临量产和运营难题。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
浙大开源PhyEdit：单图编辑+精准3D物体操作 | ACM MM'26
浙江大学ReLER团队开源的PhyEdit，用3D foundation model明确目标几何，让DiT图像编辑器负责最终渲染。单张图片里物体能移动并形成连续状态，在多项指标表现出色，还具备多种能力，已被ACM MM 2026接收。
鸿蒙元服务的“体验密码” | 从京东到深圳万象城，看技术底层如何让服务直达用户
AI时代，系统能感知用户场景与需求，主动推送服务。鸿蒙元服务解决用户体验痛点，其技术底座帮开发者“减负”。如京东复用代码，深圳万象城优化停车服务，还为中小商户提供零代码开发方案。
梁文锋突袭马斯克！DeepSeek V4 Pro对战Grok 4.6，首测夯爆了
梁文锋凌晨发布DeepSeek V4 Pro正式版，马斯克推出Grok 4.6，二者在多项评测中表现出色，直逼OpenAI和Anthropic顶尖模型，还降低了前沿智能价格。首测中，二者在真实任务场难分伯仲。
别再无脑开高推理！Opus 5高配会擅自重构代码乱加戏
有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位，发现性能顶峰在medium档，高档位推理预算多余，会让模型反复校验、偏离需求，在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。
OpenAI发布新产品，亲自下场搅动千亿市场
AI客服是Agent商业化落地佳场景，市场价值千亿级。7月22日OpenAI发布面向企业的Agent部署产品Presence，已在其英文客服热线运行，服务质量超人工。这将使它与用其模型搭建方案的公司成竞品。
刚刚，首个空间原生的具身视觉基模开源！机器人更会看我们的世界了
蚂蚁灵波发布并开源了面向机器人真实任务的空间原生视觉基模 LingBot-Vision 及空间感知模型 LingBot-Depth 2.0，能让机器人更精准地感知世界，解决透明反光材质、小目标和远距离目标等视觉难题。
AMD跑GLM 5.2，成本只要英伟达一半
推理优化公司Wafer公布数据，用AMD的MI355X芯片跑GLM 5.2，单节点吞吐达2626 tok/s，单流吞吐213 tok/s，成本不到英伟达B200的一半。该公司详述部署过程，还提及AMD软件生态的变化及英伟达面临的挑战。
人大和微软开源Arbor，一棵假设树突破自主科研新高度
中国人民大学和微软研究者推出Arbor，它将实验挂到假设树，让研究信息跨周期保留。在六道真实研究任务中表现优异，增益超Codex和Claude Code，且成本相当，还能从失败中积累经验。