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新智元报道 大模型变强，过去靠两条路。 做大——Scaling Law出现后，参数从百亿推向千亿，算力支出一路飙升。 想久——o1带火思考模型，用更长的思维链、更多推理时间换结果。 问题是，除了Sca
联想之星、银杏谷资本、啟赋资本等投了。
一次错误回答，可能只会让用户关掉页面；一次错误执行，却可能改写企业数据库、触发一笔交易，甚至让整条业务流程偏离轨道。
数据市场的故事，正在进入新一轮周期。来自企业真实工作流的 Real-world Data，成为越来越多 AI Labs 争夺的新资源。比如 GitHub 就是典型的 Real-world Data，它几乎完整保留了一个问题从出现到解决的全过程。相比之下，今天绝大多数 Human Data 公司提供的，仍是人为构造的数据。
如果要让机械臂把咖啡机旁的杯子移到桌上，需要经历哪几个步骤？
向ChatGPT问一个看起来挺简单的问题：“Lasha Talakhadze之前的奥运举重纪录是多少？”
走进一家大型汽车制造商的线束车间，你会看到和整车工厂截然不同的画面。
苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流“纯大脑黑盒大模型”不太一样的路：软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层负责具体物体操作；Sim-to-Real作为核心训练范式，让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。
近日，围绕搜索、推荐、广告等核心业务中的大规模向量检索成本与性能问题，小红书引擎架构团队在 OSDI 2026 会议上发表了论文《The Clustering Strikes Back: Building Cost-Effective and High-Performance ANNS at Scale with HELMSMAN》。
2026年10月1日，IROS 2026 Workshop——Physical World Models for Scaling Embodied AI将在美国匹兹堡举行。论文征集现已开放，8月10日截止；WorldArena 2.0 Challenge三大赛道已于7月10日开赛，总奖金$7500。