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具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为，具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大，一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」，但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。
Pixel 10『打样』AI手机：苹果、华为、三星差几年？
谷歌发布被称为“全球最AI的手机”Pixel 10系列，全新Tensor G5+端侧Gemini Nano带来AI领先。文章将其与苹果、华为、三星手机对比，分析各品牌AI功能优劣势，指出未来手机竞争是硬件、系统与大模型的综合较量。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
账上仍有30亿元现金，王小川不下牌桌｜甲子光年
1月13日百川智能开源新一代医疗大模型Baichuan - M3，在医疗AI评测中夺冠，超越GPT - 5.2。王小川带领百川转型AI医疗，虽面临挑战但账上有30亿现金，选择院外商业化，预计2027年考虑上市。
2027年实现AGI？计算物理学家怒怼：纯属无稽之谈！
知名博主Scott Alexander领衔的项目称AI将在2027年达超人智能。但计算物理学家经研究指出，该预测模型漏洞百出，如数学错误、曲线选择无依据、图表与模型不符等，即便新模型改进部分问题，多数批判仍成立。
WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了
本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。
英伟达官方推理指南来了！6倍无损加速，最优解全是华人写的
9月2日，英伟达技术博客上线《用投机解码做AI模型协同设计》，给出推理加速选型表。列入指南的核心方案多由华人团队主导，介绍了从外置草稿模型到n - gram查表法等方案，还提到硬件常数对模型架构的约束。
万字实录：VLA 范式，具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日，雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等，指出其面临推理、数据等瓶颈，还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
黄仁勋2025都在投啥？出手50次，32家公司覆盖产业链闭环
2025年前三季度，英伟达参与50笔AI风投超去年全年。投资覆盖基础设施、模型厂商、应用等领域。其AI俱乐部有32家公司，分三档。英伟达鲜少领投，黄仁勋不信AI有泡沫，投资能锁定硬件订单。
AI 时代，编程语言选型更难也更重要：Go、Rust、Python、TypeScript 谁该上场？
AI 写码成常态，编程语言选择更重要。创业者 Armin Ronacher 指出语言权衡需重审，会影响 Agent 代码质量。他认为 Go 在 AI 场景合适，公司绕不开 Python 和 JavaScript。还分析多种语言特点、适用场景及 AI 对编程的影响。