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Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 ！
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上，Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’，信任是落地‘生死线’，记忆是架构设计，多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
景不动人动，MLLM如何面对「移步换景」的真实世界？OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
硅谷CEO们高喊AI威胁论，「5年内失业率飙升至20%」，但95%AI项目赔本赚吆喝
当下‘AI 威胁就业’论调甚嚣尘上，如Anthropic等公司高管预测失业率飙升。耶鲁大学论文分析AGI经济中人类劳动地位。但MIT报告显示，95%公司AI项目未获商业回报，多数试点停滞。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
Tool-Integrated RL 会是 Agents 应用突破 「基模能力限制」 的关键吗？
文章聚焦AI & Robotics业内要事，探讨Tool - Integrated RL能否助Agents突破「基模能力限制」，还涉及Copilots填产业落地鸿沟、生成式AI重塑软件开发等话题，完整版通讯含多项解读与要事速递。
稚晖君机器人炸场：全球首秀“真男人必会的韦伯斯特空翻”
智元的灵犀X2成全球首个完成韦伯斯特空翻的机器人，该动作对腿部爆发力和协调性要求高。稚晖君介绍其攻克难点的原理，完成此动作验证了硬件可靠性，也体现机器人应对复杂环境的能力。
全球图生视频榜单第一，爱诗科技PixVerse V5如何改变一亿用户的视频创作
爱诗科技PixVerse（拍我AI）功能丰富，普通用户可用热门模板整活，创作者有多样创作工具。其最新V5模型在图生视频项目全球排名第一，在多方面技术革新，推动AI视频创作发展。
专访 RockFlow Vakee：AI 如何重构投资体验，让金融“说人话”
该专访对话 RockFlow 创始人 Vakee，探讨 AI 重构投资体验。她分享创业初衷、团队理念及人才需求，还谈及 GenZ 投资特点与 RockFlow 应对策略，介绍了 Bobby 功能、规划及 RockFlow 在金融科技领域的发展方向。
特斯拉下一代金色Optimus原型现身？一双「假手」成为最大槽点
Salesforce CEO发布与金色Optimus对话视频，盛赞其开启物理智能体革命。不过，其高昂价格、“假手”设计引争议。对比Figure机器人精准装碗视频，特斯拉Optimus表现不尽如人意，是否遇麻烦引人猜测。