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家用电器是家庭服务机器人最难啃的一类任务对象。与桌面物体操作相比，家电操作不仅涉及按钮、旋钮、门体等多种异构部件，还受到模式切换、状态约束和程序逻辑的共同支配。真正完成一次家电任务，机器人往往既要「看得见」，也要「读得懂」，还要「按说明书做对」。
美国众议院监督与政府改革委员会官网显示，该机构于当地时间5月8日向OpenAI联合创始人兼CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）发出正式调查函，要求其在5月22日前提供OpenAI全部利益冲突审查文件，并安排首席法务官等高管接受国会简报。此次调查的核心问题是，奥尔特曼是否利用其执掌的OpenAI，为其个人持有股权的外部公司人为抬高估值。
随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
AI再也不是“回合制”了。Thinking Machines Lab（以下简称TML）发布首个模型，让实时交互能力成为模型原生能力。联合创始人翁荔出镜演示。
以 DeepSeek-R1、OpenAI GPT Thinking 为代表的大型推理模型，通过长达数千 token 的「思维链」在各类复杂推理任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型普遍存在一个核心问题，即过度思考（overthinking） ：
「一个人现在可以跑出一家30人公司才能完成的收入。」然后他说：这句话在2022年不成立。在2024年中段某个时间点，变成了真的。而且差距每个季度都在扩大。不是因为这个说法多新鲜——AI能提效这件事大家都听说过了。是因为他不只是说「理论上可以」，他是说他自己做到了，然后顺手把操作手册拿出来给你看。
布雷特·泰勒创立的 AI 初创公司 Sierra 正在完成一轮由 Tiger Global 和 GV 领投的 9.5 亿美元融资，该公司周一宣布 ，其投后估值已突破 150 亿美元。这笔融资使 Sierra 可动用的资金超过 10 亿美元——该公司表示将利用这笔资金成为 AI 驱动客户体验的"全球标准"。
近日，由香港科技大学 MMLab 及合作团队完成的研究工作「UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors」被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2026 正式接收。
四个月后，Uber 的 CTO Praveen Neppalli Naga 向管理层汇报了一个令人尴尬的情况：公司为 2026 年全年准备的 AI 工具预算，已经在今年的前四个月，全部花完了。Uber 内部的数据是这样的：95% 的工程师每个月都在用 AI 编程工具。
近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。