当美国巨头如Google、OpenAI 和 Anthropic 竞相开发支撑其 AI 产品的大型语言模型时，Sakana AI、Mistral AI、DeepSeek 和 AI21 Labs 等初创公司正凭借为特定地区、行业或独特功能设计的专业模型开辟自己的细分市场。
本周，美国具身智能创业公司 Physical Intelligence（简称 PI 或 π）发布了旗下的最新机器人基础模型 π*0.6。PI 是一家总部位于旧金山的机器人与 AI 创业公司，其使命是将通用人工智能从数字世界带入物理世界：他们的首个机器人通用基础模型名为 π₀，让同一套软件控制多种物理平台执行各类任务。
中科大 LDS 实验室何向南、王翔团队与 Alpha Lab 张岸团队联合开源 MiniOneRec，推出生成式推荐首个完整的端到端开源框架，不仅在开源场景验证了生成式推荐 Scaling Law，还可轻量复现「OneRec」，为社区提供一站式的生成式推荐训练与研究平台。
具身智能的Scaling Law正蓄势待发。
在自动驾驶领域，VLA 大模型正从学术前沿走向产业落地的 “深水区”。近日，特斯拉（Tesla）在 ICCV 的分享中，就将其面临的核心挑战之一公之于众 ——“监督稀疏”。
随着生成式 AI 的快速发展，从文本生成图像、视频，到构建完整的三维世界，AI “创造空间” 的能力正以前所未有的速度突破边界。然而，现有 3D 场景生成方法仍存在明显局限：模型往往直接输出每个物体的几何参数（位置、大小、方向等），结果容易出现漂浮、重叠、穿模等问题；场景结构缺乏逻辑一致性，难以编辑或复用，更无法像程序那样精确控制空间关系与生成逻辑。
长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。
如何将情感价值落地转化为市场价值，是AI陪伴赛道面临的共性问题。
他被12所大学拒绝，签证差点作废。后又被DeepMind拒了三次，在亚马逊做着最不起眼的测试工作。十二年后，这个被世界反复拒绝的人，写出了改变AI格局的PyTorch。
具身智能赛道的创投大戏，仍在持续升温。这不，具身智能公司Dexmal原力灵机，完成了共计近10亿元的融资。更引人注目的是，在最新一轮融资中，阿里巴巴以独家投资方的身份，赫然在列。
