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苏度 WAIC 首秀：从1到10+技能跃迁，探索通用机器人 Scaling 路径
WAIC 2026上，苏度科技机器人展示了抓取物品等技能，稳定性等表现出彩。苏度成立一年获200亿估值，其创始人苏昊等技术实力强。它构建能力积累体系，采用虚实融合数据路线，坚持软硬件一体，多场景落地成果佳。
超越VLA与世界模型，银河通用发布LDA，全谱系数据跑通Scaling Law
近期具身智能领域竞争激烈，银河通用联合多机构发布 LDA-1B 模型，能统一利用各类具身数据。它在基准测试中表现出色，代码已开源，还解决了数据格式、质量等问题，实战效果也很突出。
LeCun赌上后半生，押注大模型必死！Hassabis誓将Scaling进行到底
近日，「图灵奖」得主Yann LeCun炮轰硅谷主流AI路线，认为通过大模型实现AGI完全是「胡扯」。DeepMind创始人Demis Hassabis则反驳，认为LeCun混淆概念。二者的争论折射出AI未来五到十年的方向抉择。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws：AI行业最信赖的公式，没有那么可靠
6月24日，前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文，对缩放定律进行系统梳理，指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱，还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
后训练中的RL已死？MIT新算法挑战传统后训练思维，谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法，挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制，在多任务中表现出色，揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象，引发AI社区关注。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
测试时Scaling或是最大错觉，Google：R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证，OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长，而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’，而非‘算得更久’。
算力越高收入越多！OpenAI率先验证AI商业Scaling Law：最新收入200亿美元
OpenAI首席财务官公告显示，其年化经常性收入从20亿美元涨至200亿美元，2023 - 2025年算力增9.5倍、收入增10倍。挣得多也烧得多，其还投建数据中心。首款硬件或2026下半年推出。
让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
真机RL！最强VLA模型π*0.6来了，机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6，新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号，使模型能执行多项真实世界应用。