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李飞飞一年前究竟说了啥？怎么又火了

AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。

ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间，人类平均准确率89.1%，最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差，却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷，对评估有启发。

GPT-5通关《宝可梦水晶》创纪录，仅9517步击败赤爷，步数为o3的三分之一。它在主线任务效率也远超o3，如收集徽章、对战四天王等。其优势在于幻觉少、空间推理和目标规划能力强。

字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。

出门问问创始人李志飞在「TicNote」发布会上分享「一人公司」实验。他用AI编程工具2天做出AI时代“飞书”原型，还谈了使用AI编程问题、对智能和Agent思考等，重新找回AGI信仰。

曾被Meta收购的Manus宣布恢复独立运营，为满足数据合规，需删除部分收购后产生的数据。它开发备份和恢复工具，还准备新功能拓展通用AI智能体能力边界。其出道曾即巅峰，后被收购，如今又回归。

AI产品黄叔分享用字节AI IDE Trae搭建AI分身的经验。他指出原用的Monica有价格高、记忆受限等局限，新系统含个人档案等四模块，由智能体串起，能自动同步，体验更好，还适合PDCA循环助力自我提升。

本文来自量子位，对梅涛旗下智象未来发布的AI视频创作智能体Vivago R1进行深度实测，介绍产品定位、技术架构，分析AI视频赛道分化路线，分享实测体验，探讨AI创作工具发展方向。

全球具身智能行业为技术路线争论时，中国深度机智率先提出并跑通「人类学习」路线，以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为AI而生，英伟达等跟进，深度机智全栈落地且进度领先。

南洋理工大学谢之非团队提出Pask，采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构，实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块，经测试效果良好。