清华教授李升波提出具身智能破局新路线：物理原生智能是实用化答案，世界模型成核心
清华大学李升波教授在 WAIC 提出“物理原生智能”（Phi）概念，主张用物理规律（对称性、因果性）约束模型结构和训练，替代纯数据驱动的“大数据+大参数”路线，为具身智能（自动驾驶、机器人）的实用化提供新思路。
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模型越来越强之后，Infra 将被 AI 接管？
模型架构（MoE、全模态）的快速膨胀，正在倒逼 AI 基础设施（Infra）从“可用”走向“高效可规模化”，而国产算力的普及使异构管理成为必答题。多位一线专家认为，未来 Infra 工程师的角色可能从“手写代码”转向“定义 SLA，让模型自己完成任务”。
有用的AI若是幻想呢？
一位资深程序员长期使用 Claude 和 Claude Code 进行编程后，得出“LLM 可能只是一个幻想”的结论——他最终减少了 AI 的使用，认为 AI 帮助建立的代码难以维护，无法真正提升工作效率，并质疑大语言模型是否会重蹈元宇宙泡沫的覆辙。
OpenReviewer: 专用于生成批判性科学论文评审的LLM
研究者发布了一个名为OpenReviewer的大语言模型（LLM），专门用于自动生成针对科学论文的批判性评审意见。该模型旨在帮助审稿人、作者和期刊编辑部更高效地识别论文中的缺陷与不足，有望改变学术同行评议的工作流程。
随着“Tokenmaxxing”这一企业风潮退去，职场开始寻找更便宜的AI
企业曾热衷于让员工“堆Token”——尽可能使用ChatGPT、Claude等大模型生成内容，但现在这种风潮正退潮。Token成本每两月翻倍，生产力却未同步提升，迫使企业寻找更便宜的AI方案，如模型路由工具和中国开源模型。
Mark Zuckerberg says the US should not ban Chinese AI models and that AI model peer reviews or vetting could be positive if “done well with thoughtful people” (Hannah Murphy/Financial Times)
Meta CEO 扎克伯格公开表态认为美国不应禁止中国 AI 模型，同时指出如果“由深思熟虑的人妥善进行”，AI 模型的同行评审或审查可能带来正面效果。这一立场在 AI 地缘政治紧张背景下格外值得关注。
Transformer Transformer: 面向运动条件机器人协同设计的统一模型
研究人员提出一个名为“Transformer Transformer”的统一模型，仅需一段操作演示，就能自动生成完全匹配该运动的机器人设计，在布料抛掷任务中将跟踪误差降低73%。这标志着机器人设计从手工定制转向数据驱动的自动化优化。
DoorDash的CEO表示AI编程不足以提升工程师效率
DoorDash CEO Tony Xu 公开表示，AI 辅助编程只覆盖了工程师约25%-50%的工作时间，剩余的产品评审、设计会议和跨团队协同仍需 AI 介入。这打破了“AI 写代码=全栈提效”的简单预期，也为 AI 应用工具链的下一步进化点明了方向。
OpenAI releases an “early” version of the open-source Codex Security CLI for scanning repositories, verifying fixes, adding CI/CD security checks, and more (@openai)
OpenAI 发布了 Codex Security CLI 的早期开源版本，这是一个专门用于代码仓库安全扫描、修复验证和 CI/CD 集成的命令行工具，直接瞄准了 AI 辅助开发中最容易被忽视的安全环节。
LearnVector——吴恩达创立的人工智能公司，致力于打造一对一的学习体验
吴恩达（Andrew Ng）于2026年创立AI教育公司LearnVector，获得Coursera 1亿美元战略投资，目标是用AI为每位学习者打造一对一的个性化学习体验，首批产品预计在2027年初面世。这件事之所以值得关注，是因为吴恩达试图用AI解决教育领域最根本的经济学限制——让“一对一教学”从奢侈品变为…