在一台1970年代的PDP-11上训练Transformer需要多久？答案是5.5分钟
在一台1970年代的PDP-11上训练Transformer需要多久？答案是5.5分钟试想一下，如果把当下大火的大模型技术带回 1970 年，会发生什么？
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8847 点击 2026-04-14 15:45
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试想一下，如果把当下大火的大模型技术带回 1970 年，会发生什么？
Vidu Q3带着「全家桶」重磅回归，视觉、听觉、场景能力全面进化。AI视频的生产级交付时代，真的来了。
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World，让AI世界模型真正「伸手」互动。只需在空中比划手势，模型就能生成逼真第一人称交互视频，实时响应调整。它摒弃旧有遮挡误导，用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动，首次实现闭环持续交互。
近日，刚带着对标顶级闭源模型的强悍性能登场不久的 MiniMax M2.7 模型，悄悄变更了开源使用条款。尽管先前将权重公开在 Hugging Face，但当下已然收紧授权：商业用途需获得 MiniMax 书面授权。非商业用途依旧免费且不受限制，科研、个人项目、自用微调等场景均不受影响；但若是搭建托管服务或开发商业产品，则必须申请授权。
前两天我刷到一个工具的时候，第一反应其实不是拿真人照片试，也不是拿潮玩图试。
文本驱动的人体动作生成是游戏NPC、虚拟主播、机器人控制等实时交互系统的核心技术。
2026年再看Agent，一个越来越难回避的事实是：能力正在从模型里流到模型外。真正决定系统上限的，不再只是参数、Prompt和tool calling，而是记忆、技能、协议以及统摄这一切的harness。
随着机器人操作从短程、单步技能逐步走向长程、富接触、需要持续协调与恢复能力的复杂任务，传统以二元成功率为核心的评测方式开始暴露出明显局限。它能够回答 “任务是否完成”，却难以回答 “策略推进到了哪里”“执行过程是否高效稳定”“失败究竟发生在什么阶段”。
今天这篇文章，来分享一下我自己最近几个月高强度使用Agent之后，我自己总结出来的怎么给Agent设定规则，如何让它Agent更好的工作更聪明的一个非常重要的心得。
OpenAI 刚刚发了一份 13 页的政策文件，探讨 AGI 时代的产业政策应该如何设立，这份文件有几个值得注意的地方：
Cisco 正在洽谈收购 Astrix Security，这是一家成立五年的以色列网络安全初创公司，专门销售用于监控和保护 AI Agent 的软件，交易价格在 2.5 亿美元至 3.5 亿美元之间，知情人士透露。据其中一位人士表示，这将比该初创公司上一次估值约 2 亿美元至少溢价 25%。
斯坦福「2026年AI指数报告」重磅出炉！这份432页长文含金量极高：中美AI巅峰对决，差距几乎抹平，缩减至仅2.7%。全球顶尖AI年产95个，基本都聚集在大厂。最残酷的是，22-25岁开发者的就业已被切掉20%。
多数 AI 创业公司卖的是一个更好的模型。CREAO AI 卖的是一个更好的循环。 这家公司刚刚完成千万级美金融资，领投方为 Prosperity7 Ventures——阿美风险投资（Aramco V
4 月 14 日，智在无界发布第三代旗舰模型 Being-H0.7，该模型将数据规模扩展至 20 万小时人类视频，并提出一种全新的范式 —— 基于潜空间推理的世界模型。在 6 项国际性权威评测中，H0.7 综合排名全球第一（其中 4 项登顶），同时也是首个覆盖跨本体、跨场景、连续动态、流体、柔性物体、物理规律与上下文推理等七大关键维度的通用世界模型。
对「AI 原住民」而言，创造的新范式，除了 AI，还有在小红书 build in public。
2026 开年以来，OpenClaw 带来的 Agent 热度正以惊人的速度从科技圈向全行业扩散。
一不小心，查理芒格和巴菲特就被炼化，个个加入投资Agent军团，人人可用了。
AI医疗，又一巨头涌入！
同样是做儿童 AI 硬件，奇朵的切入点有些不一样。
太疯狂了！Meta和METR刚测出的AI进化数据，与中国团队两年前提出的「密度定律」完美重合。硅谷猛然回头，发现中国研究者在这条路上已领先两年！
看到 Anthropic 内测中的下一代旗舰模型 Mythos 强大的网络攻防能力带来的巨大影响和讨论度，奥特曼坐不住了，也计划内测 OpenAI 具有强大的网络攻防能力的 AI。
不与世界交手，何以理解世界？
Google DeepMind调查了一万个人，结果让整个AI安全评估体系汗颜：AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样。这意味着，我们现在用来证明AI安全的那套逻辑，可能从一开始就是错的。
AI产品、生态协同双升级，中兴通讯交出战略升级满新答卷。
一封内部备忘录，让 AI 行业最大的两家公司之间的战争，第一次有了清晰的文字记录。OpenAI 首席营收官 Denise Dresser 在本周日向全体员工发出了一份长达四页的战略备忘录。文件随后被外媒 The Verge 获取并公开全文。
过去一段时间，生成理解统一模型（Unified Model）经常被理解成一种「既能看懂图、又能生成图」的多模态通用系统。
当前具身智能的VLA（Vision-Language-Action）赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭：不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议，导致方法难以横向对比，复现成本极高。
办公室里，一排排工位整整齐齐，每个人对着屏幕敲敲打打，看起来和平常没什么两样。
在具身智能快速发展的今天，高质量数据已成为驱动能力提升的关键基础，然而一个核心问题也随之而来： 如何让机器人数据采集更快、更稳、更有效？
让一个模型概括“这是一段什么视频”，并不难。
