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从实验室到工厂：具身智能如何跨越商业化的“死亡谷”？｜甲子引力X
4月28日「AI共潮生——2025甲子引力X科技产业新风向」大会上，五位嘉宾围绕具身智能分享见解。当前行业处概念到商用过渡期，梅卡曼德邵天兰等四位机器人领军人物探讨商业化路径，指出需聚焦场景、降成本、强技术可靠性。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭：评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做，飞轮难转，原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践，提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论，阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。
写2000字提示词，不如先一键生成3D白模！AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强，科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布，解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题，虽有局限但意义重大。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
人形机器人设计正在向仿真器低头！40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象，为让仿真系统和强化学习更顺，一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’，指出仿真应服务设计而非主宰。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事，Anthropic开源的MSM对齐方法，能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调，控制精度高，还研究了最佳实践，将改变大模型对齐流程。
AI教母李飞飞空间智能开源大动作：上亿节点3D高斯场景塞进手机网页
AI教母李飞飞的空间智能公司World Labs开源3D高斯泼溅网络渲染器Spark 2.0，打破硬件与平台壁垒，将亿级渲染能力带到网页和移动端，解决Web端痛点，还采用三大核心技术系统及更多黑科技。
从拒绝AI到一切先问Agent，DHH：这是我最爽的编程时刻之一，但程序员黄金时代到头了
Ruby on Rails 作者 DHH 从拒绝 AI 到拥抱 Agent-First 编程工作流。他认为 Rails 因 token 效率或复兴，设计能力成核心竞争力，资深工程师更易从 AI 获益，程序员黄金时代或到头。他分享了使用 Agent 的体验和对行业的看法。
一场机器人黑客松，让具身智能的差距与机会同时显形
作者参加深圳机器人黑客松，这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形，凸显基模重要性，自变量也给出新方向。
专访中科第五纪黄岩：在具身智能的狂热中，做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩，他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份，技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈，推出超少样本大模型等成果，在商业落地表现出色。