过去一整年，具身智能成了 AI 行业里最被反复提及、却最难真正落地的方向。一边是人形机器人发布会密集登场，另一边却始终缺乏可规模部署的现实成果。算法在进步，算力在堆叠，但问题始终没有改变：机器人到底该如何被教会在真实世界中行动。
近日，北京大学朱毅鑫教授课题组、北京大学毕彦超教授课题组和山西医科大学第一医院王效春团队通过结合 AI 模型和大脑损伤患者的数据，发现语言其实是一副无形的智能眼镜，时刻在悄悄修饰着我们看到的世界。我们可能以为视觉就是眼睛看到什么就是什么，但是这项成果说明了视觉从来都不是孤立的。事实上，当我们在看图片的时候，其实不只是在看，而是在进行被语言调制过的看。
面对琳琅满目的Deep Research Agent（深度研究智能体），究竟该如何选型？本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文，为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行：综合任务首选谷歌Gemini Deep Research，而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务，GPT-5.2依然是专家首选。
在向量数据库的工程实践中，处理多模态数据，特别是结合地理位置（LBS）与非结构化语义数据，一直是一个复杂的架构挑战。
最近，移动应用数据分析商 Sensor Tower 发布了一份《State of Mobile 2026》。AI 应用的增长不但没有减速，反而更快了。AI 应用的下载量翻倍，达到 38 亿次；IAP 收入增长超过三倍，突破 50 亿美元；
ChatGPT也推出「防沉迷系统」了？如果你习惯用缩写、语气太嫩，或者仅仅是作息不规律，都可能被判定为未成年！想恢复成人权限，代价是上传你的脸部3D扫描数据。不需要等到未来，欢迎来到2026年的「行为算命」时代。
AI爬取数据规模可提升5000倍。
GEM框架利用认知科学原理，从少量人类偏好中提取多维认知评估，让AI在极少标注下精准理解人类思维，提高了数据效率，在医疗等专业领域表现优异，为AI与人类偏好对齐提供新思路。
近日，中国科学技术大学（USTC）联合新疆师范大学、中关村人工智能研究院、香港理工大学，在数据驱动的多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得重要突破。
现有AI记忆评测存在局限，如数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等。CloneMem通过层次化生成框架构建合成人生，设计贴近真实场景的评测任务，涵盖多种问题类型。
