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聚焦物理智能最前沿，PAIR首届年度会议即将开启！
当大模型能理解语言与图像，‘物理智能’指向智能从比特到原子的跨越。2026 年 9 月 20 - 21 日，上海物理智能与机器人研究院将主办‘PAIR Conference 2026’，设主题学术和商业闭门会议。
一句话，性能暴涨49%！马里兰MIT等力作：Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现，AI性能提升一半靠模型，一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK，发现DALL - E 3性能提升中，模型升级贡献51%，提示词优化贡献49%。
Qwen紧追OpenAI开源4B端侧大模型，AIME25得分超越Claude 4 Opus
Qwen团队深夜开源两个端侧模型Qwen3 - 4B - Instruct - 2507和Qwen3 - 4B - Thinking - 2507，尺寸对端侧友好，支持256k上下文。后者在AIME25测评得分超Claude 4 Opus，两模型能力较前作均有提升。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
陈天桥旗下AI公司MiroMind打造全球顶尖预测型大模型，性能登顶行业基准
全球首个动态实时LLM智能体未来预测基准FutureX推出，陈天桥旗下MiroMind团队连续两周蝉联冠军。其模型采用记忆驱动机制，为预测与决策设计，还展现了在多领域的预测能力，且将开放相关框架和模型。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
模型越聪明越“不听话”？MathIF基准揭示AI服从性漏洞
上海人工智能实验室与香港中文大学研究团队发布论文，用MathIF基准揭示大模型“聪明”和“听话”有矛盾，越擅长推理越易忽略指令，还分析了原因并给出让模型更“听话”的方法。
谷歌技术报告披露大模型能耗：响应一次相当于微波炉叮一秒
大模型耗电舆论高，谷歌用数据还击。谷歌首席科学家称Gemini能耗低于预期，一年间能耗降至1/33，碳排放降至1/44。谷歌用更全面指标计算能耗，还从多方面优化使Gemini能耗降低。
全球首个世界统一模型发布，机器人家庭成员来了！
自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B，它打通视觉、听觉等模块，让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力，通过真实家庭数据形成数据飞轮，助力其融入家庭。