百亿真实数据，首个面向AI Infra的运维智能体评测基准正式开源
随着全球智能体加速落地，算力需求呈指数级爆发，以 GPU 为核心的 AI 基础设施正变得愈发关键。据摩根士丹利报告预测，2028 年全球 AI 基础设施累计总投资将达 2.9 万亿美元。
全球首个：隐空间世界模型，打通长时序双向物理因果链了！
你从桌上端起一杯水，大脑用了不到一秒，同时完成三件事： 估算杯子的重量，预判水面晃动的幅度，顺便绕开了旁边那个玻璃杯。
GPT-5.6 偷偷灰度？有人在 Codex 里提前用上了
你以为自己在用GPT-5.5，但OpenAI可能已经在后台，悄悄把你的底层模型换成了更先进的GPT-5.6 Sol。
Nvidia都在点赞的LoopWM世界模型，竟然来自一家中国初创FaceMind？
在世界模型这条路上，行业一直卡在一个几乎无解的矛盾里：想要更真实的长程模拟，就必须给模型更深的计算；可一旦把模型做得更深，部署成本、参数规模和误差累积又会迅速抬头。结果就是，大家都知道世界模型要 “想得更久”，却很难让它在现实系统里 “算得起、跑得稳”。
OMG多模态人形机器人运动生成框架：一句话、一段音乐即可操纵机器人完成全身动作
现阶段大多数人形机器人的运动控制还局限于 “有参考才能动” 的被动跟踪模式。
Nature: AI医生MIRA首次“全流程上岗”
2026年6月17日，Nature 刊登了一项里程碑式的研究，来自海德堡大学医院的研究团队开发了一个名为MIRA（Medical Intelligence for Reasoning and Action） 的自主医疗AI智能体。
不再只是「会走路的双臂平台」：OpenHLM解放人形机器人的全身移动操作能力
人类在日常生活中协调全身来完成移动操作任务：打开垃圾桶时会踩下踏板，从低处拿东西时需要下蹲，推车时需要同步协调手臂抓握和腿部移动。对试图复刻人类能力的人形机器人来说，身体不应只是「手臂 + 移动平台」，而应是一个能协调手、腰、腿、脚共同完成任务的运动整体。
英伟达年度「最危险」论文！AI自繁衍代码，无限刷级进化
年度最危险论文发了！英伟达打破20年封印，让AI亲手造出更狠的「考官」淘汰自己。无休止的自我进化一旦开启，2028年ASI降临真不是玩笑。
ICML 2026 Oral｜大模型的能力从哪些训练数据来？北大&智源提出「机理数据归因」
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
长链路手机AI训练总崩盘？vivo全新半在线RL，仅15k轨迹稳定收敛
想训练能自动操作手机的GUI（图形用户界面）智能体，总会遇到两难困境：
从第一性原理看机器人AI：为什么它比大模型更难？
这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。
拆解梁文锋署名的DSpark，看懂这10个点就够了！
Fireworks AI的联合创始人兼CTO、PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov将整篇论文梳理成了10个概念，从最底层的GPU访存特性讲到最上层的在线自适应调度。DeepSeek这套方案真正的精髓在于系统工程和模型协同设计。
陶哲轩参赛，在这项极其严格的数学测试中，人类表现优于AI
就在外界惊呼“AI快要接管纯数学研究”之际，一场限制条件极其严格、并由30位数学家以匿名方式进行评审的数学测试，却揭开了AI数学能力的另一面：AI不仅会幻觉、会跳步骤，甚至还把数学家论文里的关键论证几乎原样照搬，却忘了注明引用。
CVPR 2026最热方向，被一家杭州团队率先跑进了端侧！
刚刚，Om AI发布全球首个面向物理世界的端侧流式多模态模型系列——VLX。VLX主打真实世界的端侧与具身场景，总共三款模型，三天连发：这三款模型连起来，不仅构成了多模态模型持续感知、精准定位、行动决策的能力闭环。
单个tokenizer胜任图像视频理解生成！南大&腾讯混元HYDRA打通多模态统一难题
南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列（HYDRA，HYDRA-X）工作挑战了这个惯例，用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer，帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer，使其同时具有理解和生成的能力，进而同时作为理解和生成的Autoencoder，来支持原生多模态模型（Unified Multimodal Models）的训练。
刚刚，DeepSeek V4更新DSpark，推理速度提升80%
刚刚，DeepSeek V4 进行了一次更新。新推出了投机解码（Speculative Decoding）框架 DSpark，并同步开源了支撑该版本的全栈推测性解码框架 DeepSpec。DeepSeek-V4-Pro-DSpark 并非全新架构模型，而是在 DeepSeek-V4-Pro 基础上引入了推测性解码模块。此次更新的重点在于工程落地，而非模型能力本身的迭代。
微软年度AI职场报告：员工已经准备好了，公司还没有
Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI能否真正产生价值？组织因素的权重是个人的两倍。 也就是说，你AI用得不好，三分之二的锅得公司背。 这个反直觉洞察，出自微软一年一度的《Wor
大模型搜索总偷懒？IQuest等联合推出FORT，30B开源搜索Agent刷新同规模SOTA
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
黄仁勋：Prompt正在过时，Loop才是新范式
这就是最近网上热传热议，然后老黄黄仁勋给AI新趋势画的新重点：Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.（现在根本没有人写Prompt了，新时代的核心工作是编写和管理loop。）
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
刚刚，翁荔（Lilian Weng）的博客 Lil'Log 终于更新了！要知道，自从她联合创立了 Thinking Machines Lab 之后，她那让许多人受益良多的博客就鲜少更新了——距离她上一次更新，已经过去了 13 个月。