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烧钱一年，李飞飞的「空间智能」愿景有变化吗？
在a16z主持的访谈中，李飞飞和Martin Casado探讨「世界模型」等话题，重新介绍World Labs愿景。李飞飞指出语言模型描述3D世界有局限，空间智能是关键，公司已推出相关技术和开源渲染器。
开发速度不是瓶颈
文章围绕‘凭感觉编程’展开，指出开发速度并非产品成功的关键制约因素。分析原型与产品差异，以亚马逊、谷歌为例说明产品需不断尝试。强调真正瓶颈是验证和沟通，编码速度从来不是问题。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
工业级文本转SQL新思路：成本暴降、超3000列超大数据库依然稳健
华中科大与复旦联合发布AutoLink框架，引入自主智能体，模拟人类工程师工作流。在不输入全量数据库模式下，实现对超大规模数据库模式的高精准链接与筛选，以低Token消耗刷新两大榜单纪录。
刚刚，1122人干出“国产GPU”第一股，摩尔线程成功IPO：开盘股价疯涨，市值破2800亿！专家：国产AI芯片商业化进入关键期
今天摩尔线程在科创板挂牌上市，募资 80 亿用于核心产品研发。其团队技术强，研发投入高但仍亏损，预计 2027 年盈利。产品迭代快，不过与国际龙头有差距，专家认为国产 GPU 商业化关键在软件生态。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
当每个人都能指挥一支 AI 大军，什么能力最重要？
文章指出，在AI Agent增多的时代，管理能力是驾驭它们的关键。沃顿商学院教授提出判断是否委派任务给AI的公式，还建议从更好的指令、评估、反馈三方面提高成功率，同时给出委托任务和锻炼管理能力的方法。
微软最新财报：总营收701亿美元，云与AI业务增长强劲
微软发布2025财年第三季度财报，营收701亿美元，同比增13%。生产力与业务流程、智能云、个人计算等业务均有增长，云业务营收424亿美元，同比增20%。董事长称云与AI是关键，CFO表示业绩强劲。
提前实测Opus 5：3D细节封神，然而有一个致命缺陷
全网苦等Opus 5，结果其暂缓发布，理由是怕威胁人类对高级AI的控制，遭网友怒批。部分开发者提前实测，它3D细节表现出色，但耗token且看图测试翻车，原定有诸多强大特性。
别再设计 Prompt，顶尖工程师已经开始写 Loop 了！
2026年6月，“Loop Engineering（循环工程）”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词，而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册，介绍搭建方法、关键及最佳实践等。