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据外媒 The Information 报道：Meta 正在限制员工在 AI 模型构建中使用 Claude Code 和 Codex，原因是担心涉及模型蒸馏。 Meta 担心这些外部模型生成的内容，可能进入自家的训练数据或评测体系，从而引发所谓的模型蒸馏争议。
当前，物理 AI 正面临着关于泛化能力的普遍质疑。当模型缺乏对真实物理规律的深度认知、难以跨越复杂多变的开放场景时，如何让机器人真正理解物理世界并精准规划决策，已成为具身智能破局的关键。
6月22日Claude全家桶集体宕机，只是冰山一角。当最强大模型被丢进真实机房直面「幽灵故障」，AISHPerf-智算运维智能体评测基准给出残酷答案：全军覆没，无一过50分。这道鸿沟，第一次被量化。
2026 年 6 月，大模型行业正在经历一场前所未有的「开源海啸」：英伟达放出了 550B 参数的混合架构模型，谷歌送出多模态的 Gemma 新版本，智谱用最宽松的协议全量开源了自家旗舰模型。
独家获悉，清华系初创公司「厘清智能」宣布完成数亿元种子轮融资，投资方阵容堪称豪华：由顺为资本、红杉中国、高瓴创投、峰瑞资本、星连资本、水木清华校友种子基金、SEE FUND等一线基金，与智元机器人、灵心巧手、世纪金源等产业资本共同投资。其中，顺为资本与红杉中国更是连续多轮追加投资。
如今，大模型越来越擅长回答问题了，但当 AI 不再只停留在聊天窗口，而是走向智能眼镜、可穿戴设备乃至家庭机器人时，问题会随之改变。用户未必有时间把需求完整说出来，也未必希望助手随时插话。更理想的助手，应该能在现场真正理解人，在用户需要的时候出现，在不合适的时候保持安静。
你有没有想过一个问题： 我们平时选模型，到底有多少是因为它真的好用，又有多少是因为它便宜？
2026年6月23日，字节跳动CEO梁汝波罕见地出现在火山引擎FORCE原动力大会的视频画面中。他没有选择现场登台，但视频透露了一个关键：“攀登AI高峰是字节当下最重要的事情”。紧接着，他补了一句更关键的判词：过去几年，字节一直在“聚焦收缩业务宽度”，把精力重点放到AI，在AI领域聚焦到提升模型能力。
随着全球智能体加速落地，算力需求呈指数级爆发，以 GPU 为核心的 AI 基础设施正变得愈发关键。据摩根士丹利报告预测，2028 年全球 AI 基础设施累计总投资将达 2.9 万亿美元。
你从桌上端起一杯水，大脑用了不到一秒，同时完成三件事： 估算杯子的重量，预判水面晃动的幅度，顺便绕开了旁边那个玻璃杯。