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10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道

普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。

在百度世界大会上，李彦宏指出产业结构不均衡问题，介绍AI产业从‘正金字塔’向‘倒金字塔’转变。百度展示内化AI能力成果，如发布数字人、重构搜索、更新秒哒等，还推出昆仑芯、文心大模型5.0和全球首个可商用自我演化智能体百度伐谋。

本文指出机器人产业正补触觉这一课，2026年以来触觉成具身智能热门方向。但给机器人装传感器不代表其有触觉。以他山科技为例，剖析其全栈布局，探讨让机器人从物理世界获经验的路径及产业发展机会。

本文报道汉朔科技联合X-Era Lab（拓元智慧），依托汉朔全球近7万家门店的电子价签数字化底座，结合拓元自研原生世界动作模型VWA，探索具身智能在零售门店盘点、巡检、补货场景的商业化落地，验证具身智能能否从演示Demo转化为稳定运行的生产级系统。

在全球AI算力竞赛白热化阶段，天孚通信创始人邹支农凝视新获专利的光接收器组件。他从江西宜春高安农村走出，攻克日本垄断的光通信技术，将公司市值推至1548亿，还在家乡投资兴业。

至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。

南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。

WAIC 2026热度高涨，InfoQ直播间追问‘AI正在重写什么’。与会嘉宾讨论AI产业新阶段变化，如从‘看能力’到‘算总账’，认为模型重要性方式已变，还探讨了AI原生产品定义、AI Infra影响及未来关注方向。

物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。

北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。