「眸深智能」（Motion Brain）近日完成了近亿元的Pre-A轮追加融资。本轮投资方包括中国头部物业服务公司、香港财团、瑾悦投资、创合汇资本，以及老股东徐汇资本。这是继2026年5月完成3亿元Pre-A轮融资后，「眸深智能」两个月内再次获得投资。此外，该公司Pre-A+轮的近5亿融资也在交割当中。公司透露，今年上半年以来，其估值增长超过10倍，是业内发展速度最快的具身大脑企业之一。

「眸深智能」成立于2025年1月，定位为全球最懂动作的自进化具身大脑公司，致力于“给10亿台机器人装原生通用大脑”。该公司由复旦大学深度学习实验室主任陈涛教授、原英特尔中国首席科学家张益民博士，与连续创业者穆泽林共同创办。核心团队拥有海思、英特尔、英伟达三大芯片巨头的背景人士，是国内少数具备算子级适配能力的具身大模型团队。

尽管2025年才注册成立，「眸深智能」的技术积累从2022年开始。在技术路线上，「眸深智能」选择了一条与主流VLA（视觉-语言-动作）不同的路径——以动作为核心的“世界动作模型”（World Motion Model）。

从2022年起，「眸深智能」团队已经发布了MLD（隐空间动作扩散模型）。在当时，行业主流是将动作视为离散的信号，导致生成的动作僵硬且缺乏多样性，而「眸深智能」团队在全球范围内首次提出将动作映射到隐空间（Latent Space），并引入扩散模型（Diffusion Model）。MLD相当于让AI学会了“无师自通”地生成动作：不再需要逐帧教机器人如何走路，而是让模型像画家去噪一样，从一团随机噪声中还原出自然、连贯的人体姿态。

如果说MLD解决了“怎么生成动作”，「眸深智能」又进一步着眼于如何“指挥动作”。2023年9月，团队创造性发布了MotionGPT。类比汉字的基本笔画，团队将人体姿态拆解为约3000个“动作基元”。就像大语言模型（LLM）通过预测下一个token来生成句子一样，MotionGPT通过预测下一个“动作token”来生成复杂行为。这种将连续动作离散化的处理方式，不仅极大地提升了模型对长序列任务的理解能力，更重要的是，它让机器人具备了Zero-Shot（零样本）泛化能力——没见过的动作指令，也能通过重组动作词汇来理解并执行。这也是全球首个把动作做成token的具身大模型，发表于NeurIPS 2023。

到了2026年，团队已经累计发布了7代模型，基于前述积累，「眸深智能」团队又进一步推出了STI- WM（时空一体世界动作模型）具身大模型。STI-WM时空一体世界动作模型是完全面向机器人长时序规划、在线闭环控制、真实物理交互打造的原生具身智能框架，实现空间结构、时间演化、物理一致性、执行鲁棒性四维一体化统一。

据介绍，STI-WM的核心突破在于，彻底摆脱了传统VLA（视觉-语言-动作）模型对海量真机数据的重度依赖，采用了“80%互联网视频+10%动捕数据+10%真机数据”的训练配方，并MotionGPT建立的动作词典，从海量无标注的视频中学习物理规律，再用少量动捕数据校准生物力学特征，最后仅用10%的真机数据完成闭环对齐。也就是说，这种全新的数据训练范式，将真机数据需求降低了90%，又将动作准确度提升至99%。

同时，「眸深智能」团队又在今年3月提出的T²MB（Task*Task Motion Brain）也让机器人具备了离线自进化能力，当模型部署到端侧后，无需联网回传数据，仅凭本地交互就能实现任务执行。

三星最新推出的Galaxy Z Fold 8 Ultra无疑是一款强大的产品，专为技术爱好者设计。然而，三星在推出Galaxy Z Fold 8时采取了大胆的策略，这种风险可能带来丰厚的回报。

在北弗吉尼亚的一次近距离接触中，暴露了数据中心对电网中断响应的严重问题。以下是如何解决这个问题的建议。

在全国各地的图书馆中，名为“避免AI”的工作坊引起了前所未有的需求。这些工作坊旨在帮助参与者了解如何更好地保护个人隐私和数据安全，避免过度依赖人工智能技术可能带来的风险。通过实际案例分析和技术讲解，参与者可以学习到如何在日常生活中规避AI的使用，以及如何选择更加安全和可靠的信息获取方式。图书馆希望通过这样的活动，提高公众对于科技产品使用的自我保护意识，同时也为那些对当前主流科技公司（如Big Tech）感到失望的人们提供了一个交流和学习的平台。

在滔搏甩卖的浪潮中，耐克公司正面临着一场前所未有的挑战。这一现象不仅仅是市场经济中的正常波动，更标志着耐克对其过去十年间所采用的激进渠道策略进行的一次深刻反思和调整。耐克开始收回价格权，这意味着品牌对于其产品在市场上的定价有了更多的控制力。同时，通过接回库存风险，耐克也在尝试优化其供应链管理，以应对市场变化可能带来的影响。这一系列的变化，无疑是耐克对其过去战略的一种纠正，也是对未来市场环境更加敏感和适应性更强的策略调整的体现。

当这场“革命”真正到来时，人类对“智能”的理解将被彻底刷新，它不再是快速执行命令的工具，而是能够主动思考和探索未知的“大脑”。到那时，我们再回头看今天的大模型竞赛，或许就像今天回头看当年的功能机之争，声势浩大，却远不是终局。

联合利华近日宣布了一项重大改革，旨在重新定位其市场营销策略。公司已正式要求传统代理商退出创意前端的位置，转而采用一种名为Travel Idea的新型营销理念。这一转变标志着联合利华在数字化转型和市场适应性方面的重大举措。

曾歆勋在离开月之暗面后创办了良配科技，该公司专注于开发一个名为“良配”的婚恋匹配应用。该应用利用人工智能（AI）技术来解决传统婚恋平台中资料采集、智能匹配和沟通辅助等环节的效率问题。公司成立初期就获得了今日资本徐新200万美元的天使投资。徐新在选择投资对象时，特别关注那些能够提供超出预期的答案的团队。她认为，如果一个团队的解决方案只是与现有水平持平，那么就没有投资的必要。目前，良配小程序已经上线，而App也即将推出市场。

曾歆勋相信，自己进入的是一个已被验证有真实需求的市场。他引用了几款同类产品的数据作为参照，发现年费会员定价1288元的平台与每名付费用户生命周期总支付约800元的平台相比，显示了“找对象”这一行为在用户心中的价值排序较高。同时，他也注意到，过往用户对婚恋平台的担忧主要在于支付高额费用却难以精准高效地匹配到对的人。他指出，上一代婚恋产品的技术能力难以提供精准匹配服务，导致用户需要耗费大量时间和精力来自己刷资料、分析资料、交流、匹配和淘汰。

良配的核心逻辑是解决精准匹配问题，这与曾歆勋此前在Kimi的工作也高度同源。在Kimi担任AI搜索技术负责人期间，他每天的工作就是带领团队研究如何用AI帮助用户精准匹配信息，并探索这一简单动作背后可以创造的商业价值。曾歆勋认为，专门的AI搜索产品，如医疗、金融和法律等领域的搜索服务，会因为答案的切身相关性而获得更高的溢价，这表明了用户愿意为具体场景的信息付费，而不是通用场景的信息。

Anthropic最新发布的Claude升级版旨在为开发者和企业提供更强的编码能力、更好的推理效率以及更加友好的提示缓存工具变更，同时在Opus定价下实现了接近Fable的性能。

三星最新款手机的系列已经发布，亚马逊为每一款手机都提供了免费的礼品卡优惠。

三星在其最新的折叠屏手机和智能手表上采取了激进的做法。我们在伦敦的现场报道，以下是我们对此的分析。

自适应并行推理模型的概述。
如果一个推理模型能够自主决定何时分解和并行化独立子任务、应生成多少并发线程，以及如何根据具体问题协调它们？我们详细分析了近年来在并行推理领域中的最新进展，特别是自适应并行推理。
披露：本文部分是景观调查，部分是对自适应并行推理的看法。作者之一（Tony Lian）共同领导了ThreadWeaver（Lian et al., 2025），这是下面讨论的方法之一。作者旨在以各自的方式呈现每种方法。
动机
近年来，LLM推理能力的进步主要由推断时间扩展驱动，除了数据和参数扩展（OpenAI et al., 2024; DeepSeek-AI et al., 2025）。通过中间步骤、回溯和探索明确输出推理标记的模型现在在数学、编程和代理基准测试中占据主导地位。这些行为使模型能够探索替代假设、纠正先前的错误并综合结论，而不是坚持单一解决方案（Wen et al., 2025）。问题在于顺序推理随着探索量的增加而线性扩展。扩大顺序推理标记的成本在于，模型可能会超出有效的上下文限制（Hsieh et al., 2024）。中间探索路径的累积使得模型难以在歧义中进行区分。

恭喜加州大学伯克利分校人工智能研究实验室（BAIR Lab）2026届毕业生！今年，BAIR 庆祝又一杰出博士毕业生群体。他们的好奇心、创造力和坚持不懈推动了人工智能和机器学习的前沿。
他们的研究涵盖了现代AI的各个方面——机器人与具身智能、大型语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI安全、人机交互、科学和医疗健康领域的AI等。在此过程中，他们发表了有影响力的研究、构建了具有现实世界影响的技术系统、指导同行并塑造了BAIR社区。
现在，他们的想法将去往任何思想汇聚的地方：到高校与博士后职位、行业研究实验室，甚至他们自己创办的初创公司——还有几位正在探索下一步是什么，并且欢迎联系。
请与我们一起庆祝这些优秀毕业生的成就。我们对他们在伯克利的成就感到自豪，迫不及待地想看到他们的下一步行动！
感谢斯坦福大学人工智能实验室提供这个想法！

随着人工智能技术的飞速发展，其成本正在迅速下降。例如，在2023年初，GPT-4类模型的处理费用约为每百万个token 30美元，而如今这一价格已经降到不到1美元，有些提供商甚至将费用压低至低于0.10美元。在各种基准测试中，推理价格的降幅达到了每年9倍到900倍，中位数下降接近50倍。即使是前沿模型的处理成本也在每一代都有显著下降，开源模型紧随其后。更为关键的是，即使还达不到“诺贝尔奖级天才”水平的智能尚未实现，但足以满足绝大多数知识工作者的智能已经出现，并且每月都在变得更便宜。按照这一趋势，我们即将进入一个几乎免费的智能时代——这种智能对于日常的知识工作来说绰绰有余。

这篇博客文章由Aditya G. Parameswaran（加州大学伯克利分校EECS副教授及EPIC数据实验室联合主任）与他的团队共同撰写，探讨了这一新趋势对数据系统的影响。他们认为，随着推理成本接近于零，将出现三个新的挑战和机遇：
1. 为代理（Agent）量身定制的数据系统：在近零成本的环境下，如何设计和构建专门针对代理的数据处理系统将成为一个重要课题。
2. 结构化记忆的探索：如何在有限的资源下高效管理并利用知识库，以支持智能代理的高效运行。
3. 从头开始合成自定义数据系统：随着技术的进步和成本的降低，从零开始设计和构建适应特定需求的数据处理系统将成为可能，这将为数据科学和人工智能领域带来新的创新机遇。

这次收购将Poke的对话风格和互动模型融入到认知科技的编码助手Devin中，反映了一种日益增长的观点，即人工智能助手与用户交互的方式与其所基于的模型同样重要。

Prentis是一家由LinkedIn联合创始人Reid Hoffman和Zynga首席执行官Mark Pincus共同创立的新型AI实验室，目前正在洽谈筹集1亿美元的融资。这家初创公司专注于自动化常规计算机任务，并相信这项技术将在未来超越编程成为AI的最大应用场景。

OpenAI 最新推出的这款 AI 键盘，对于一些程序员来说将会是极大的乐趣，而对于大多数人来说可能会感到有些神秘难懂。

金风科技作为风电行业的领军企业，长期以来培养了大量专业技术人才。随着市场竞争的加剧和技术的不断进步，一些资深员工选择离开公司，寻求新的发展机会。最新动态显示，原金风科技副总裁李飞先生已加入容知日新，这一变动不仅反映了行业内的人才流动趋势，也揭示了企业在面对激烈竞争时如何调整战略以适应市场变化。

业内分析人士指出，随着能源转型的加速和技术的更新换代，风电行业的专业人才需求持续增长。金风科技作为行业的先行者，其人才培养体系和经验积累使其成为行业内的“黄埔军校”。然而，面对日益激烈的市场竞争和内部管理挑战，一些高管选择离开传统大厂，寻求更具活力和发展潜力的中小企业，以实现个人职业规划与企业战略目标的契合。

李飞先生的履新，不仅是个人职业发展的一次重要转折，也预示着风电行业人才流动的新趋势。在当前市场环境下，企业如何吸引和保留优秀人才成为关键议题。对于容知日新而言，吸纳金风科技的原副总裁李飞，无疑为其注入了一股新的活力，有助于公司在技术研发和服务创新上取得突破。

同时，这一变动也反映出风电行业内部竞争的加剧。随着行业的快速发展和技术的不断进步，企业之间的竞争已经从单纯的产品竞争升级到人才的争夺。在这样的背景下，企业如何通过优化管理、提升福利待遇以及提供更多的发展机会来吸引和保留人才，成为决定企业长期发展的重要因素。

总体来看，金风科技原副总裁李飞转战容知日新的案例，不仅揭示了行业内的人才流动趋势，也为其他企业和个人提供了宝贵的经验教训。对于企业而言，如何通过有效的管理和激励机制留住核心人才，将成为未来竞争中不可或缺的战略选择。

随着民宿行业规模的不断扩大，一些头部民宿集团开始考虑从山野走向城市，这一转变是否会成为它们发展的最终方向？本文将探讨这一问题，分析其背后的原因和影响。

在竞争激烈的美妆市场中，国货美妆正努力摆脱低价标签，向高端市场迈进。这不仅是一场品质的较量，更是对品牌的深度塑造和营销策略的考验。高端品牌形象并非一蹴而就，它需要持续的产品创新、品牌故事的打磨以及与资本市场的有效沟通。

今天，Anthropic公司发布了Claude Opus 5。它取代了之前的Claude Opus 4.8，成为了Opus系列中的旗舰产品。定价仍然保持在每百万输入标记$5美元和每百万输出标记$25美元。Anthropic团队将Opus 5定位为接近于Claude Fable 5的一半价格但拥有相似的智能水平。现在，它是默认模型在[…]