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56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
产业链各环节发展迅速，具身智能商业化路径逐渐清晰｜甲子引力
2025甲子引力年终盛典上，多位嘉宾围绕具身智能展开探讨。涉及人形机器人落地场景、技术瓶颈、投资情况等，认为虽产业有泡沫，但产业链各环节发展快，商业化路径渐明，中国具身智能产业元年已至。
起底“豆包手机”：核心技术探索早已开源，GUI Agent布局近两年，“全球首款真正的AI手机”
当红的“豆包手机”技术详情被证实，其助手技术基于字节自研的UI-TARS模型，该模型初代开源后引发热议，“豆包手机”用的闭源版性能更优。UI-TARS历经迭代，成果成热门开源多模态智能体。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
文章是Jina AI创始人肖涵的创业复盘。他率团队六年创业后将公司出售，期间两次转型，聚焦搜索底座模型。他分享创业经历、公司命名、业务调整等，还谈收购、模型竞争、未来创业方向及给创业者的建议。
华为新开源！扩散语言模型突破32K上下文，还解锁了「慢思考」
今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变，但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion，将上下文长度扩至 32K，在多基准创 7B 参数量级 SOTA，还解析了其技术革新。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
本文是对 Jina AI 创始人肖涵的访谈，复盘六年创业历程。他两次转型，最终聚焦搜索底座模型，公司被 Elastic 收购。他分享创业得失，认为团队聚焦、高效运营是壁垒，还给出未来创业者专注、找优秀人才等建议。
万卡时代，企业需要怎样的算力集群？
过去两年，AI算力需求跃升，消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点，智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨，还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。
14万一台家务机器人！斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相，用户还能买回去自己教
斯坦福华人博士赵子豪与迟宬创业推出家务机器人Memo，售价2万美元。它能完成多项家务，依赖ACT - 1具身模型，该模型用技能捕捉手套采集人类数据训练，用户还能教它新本领，预计2026年正式推出。
英伟达炸裂业绩打飞“AI泡沫”，黄仁勋：云端GPU卖光了
英伟达财报超预期，盘后股价飙升，带动行业股票反弹。黄仁勋称云端GPU售罄，驳斥“AI泡沫论”。其业务多板块增长，不过毛利率回落，因业务结构转型。市场对AI投资热潮看法不一，黄仁勋称是“AI良性循环”。
亲测太强了！2分钟用Gemini 3 pro实现拍立得应用
作者看到网友用Gemini 3 pro做的有趣应用后亲自尝试，在Google AI studio用Gemini 3 pro仅2分钟、三次对话就做出拍立得相机应用，还提供了照片删除和下载功能，附上实现过程和应用链接。