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  • 赋予 AI 身体：麻省理工媒体实验室的非拟人化具身智能实验 AI Engineer
    麻省理工媒体实验室研究员 Cyrus Clarke 通过将大模型接入拥有 900 个物理驱动引脚的形状显示器，探索非拟人化具身智能。实验不仅引发了全网数千万次观看与存在性恐慌的激辩，更催生了 NumaLab 闭环手势学习系统，以超低延迟的身体语言重构人机感官交互。
  • 从生物学灵感到连续时间机器学习：线虫模型与液体神经网络的探索 Latent Space
    本文探讨了研究如何将生物学机制（特别是线虫神经元的分级电位特性）引入机器学习领域，并构建了“液体神经网络”等新型架构。研究从第一性原理出发，利用生物学模型解决了连续时间数学在人工神经网络中的应用难题，并讨论了模型定制化与持续学习在企业级AI部署中的重要性。
  • 参考信息：全国首例反强拆致死判正当防卫、恒大破产清算与公众人物容忍义务边界 睡前消息
    本期参考信息聚焦法治界定与企业治理关键事件：剖析全国首例反强拆致死判决正当防卫的司法标杆意义；梳理恒大系许家印被判无期及地产破产清算历程；评析张兰名誉权败诉案所确立的公众人物容忍义务；探讨旺旺集团转型困局与海特高新抢公章纠纷；最后审视宇树科技等A股千元新股狂欢后的估值退潮与具身智能商业化困境。
  • 机器人终局之战：具身智能的未来与大模型的平行路径 Best Partners TV
    英伟达Jim Fan在AI Ascent峰会上阐述具身智能的未来，提出机器人应复制大语言模型的成功路径，通过‘伟大的平行’，构建世界动作模型（WAM）并利用第一人称视频数据，以Real-to-Sim-to-Real闭环加速强化学习，最终迈向物理图灵测试、物理API和物理自动研究三大里程碑，预测2040年前实现机器人技术的终局。
  • 清华刘嘉教授：AI时代教育与认知重塑——学习、意识、具身智能与脑科学的未来 课代表立正
    刘嘉教授在访谈中回顾其从物理、心理学到AI的曲折学术生涯，强调了对AI底层逻辑的追求。他深入探讨了智能的学习与涌现两大要素，并提出AI目前不具备人类独有的“死亡意识”及演绎推理能力。刘嘉教授还指出当前AI模型在复杂度、长程反馈和并行加工上的局限，呼吁脑科学对AI进行第二次启蒙。最后，他针对AI时代下的教育提出三大核心理念：强调“我”的独特性、培养AI原生思维及演绎推理能力，呼吁个体摆脱传统桎梏，积极拥抱新时代带来的机遇与挑战。
  • 具身智能元年：解构机器人“大脑”的五代演进与三大商业流派 硅谷101
    本文系统梳理了机器人技术六十年的范式变迁，从最初的硬编码编程到如今基于大模型的 VLA 架构。重点解析了 2025 年具身智能爆发的三大核心驱动力，并深度对比了以特斯拉、Figure 为首的全栈整合派，以 Dyna 为代表的垂直突破派，以及英伟达主导的生态平台派在实现通用机器人路径上的本质分歧与技术逻辑。