关注后加星: 早上七点钟, 全球AI动态在手中昨日，AI领域发生了多项重要事件和进展，共计约15条汇总如下。AI应用进展和演化1-1. 谷歌推出旗下最先进音乐生成模型 Lyria 3 Pro，可创作近 3 分钟完整音轨谷歌发布全新音乐AI模型Lyria 3 Pro，是目前其最强大的音乐生成工具。相比前代，它最大亮点是能生成结构更完整、时长更长的音乐——支持前奏、主歌、副歌、桥段等专业编曲要素，并可输出最长约3分钟的连贯音轨，接近可直接使用的成品，实用性显著提升。值得注意的是，该模型不模仿特定歌手风格，即使用户输入“像周杰伦”，也仅作灵感参考，而非复刻；训练数据严格限定在合法授权范围内，但未公开具体来源。所有生成音频均嵌入谷歌自研的SynthID数字水印，实现AI内容可追溯。目前，Lyria 3 Pro已快速落地面向普通用户、创作者和企业全面开放。https://www.1ai.net/51579.html1-2. 刚刚，千问杀入汽车座舱！阿里不止做超级APP，更要做超级入口阿里千问AI助手正式接入红旗汽车智能座舱，成为首个以“完整形态”落地车载场景的通用AI助手（非仅问答，而是能听懂、拆解、执行复杂任务）。例如，用户一句“先去北大，途中找家好吃的烤鸭店，下午5点前到首都机场T3”，千问可在毫秒级内同步处理空间（多段路径规划）、时间（刚性截止点+用餐/堵车余量）和偏好（沿途、方便、高评分）三重维度，并联动导航、餐饮、票务等生态能力自动履约。目前，千问已覆盖手机、PC、AI眼镜，并将拓展至AI指环、耳机等穿戴设备。其核心突破在于：从“会说话”升级为“能办事”，依托阿里生态打通订票、酒店、充电、接人等20+高频服务闭环。https://www.163.com/dy/article/KOUQBHUK0511ABV6.html1-3. 从“被动感知”到“理解接触”，它石智航联合六大机构发布OmniVTA视触觉世界模型它石智航联合新加坡国立大学、复旦大学等六大顶尖机构，于2026年3月发布OmniVTA视触觉操作框架及配套数据集OmniViTac，突破机器人“摸得到、用不好”的行业困局。当前多数机器人仅将触觉当作辅助信号简单拼接，忽视其“局部性、事件驱动、动态演化”的本质——导致越加传感器，操作反而越差。OmniViTac是目前规模最大、质量最高的视触觉操作数据集之一：涵盖2万余条操作轨迹、百余种物体、近百类任务，系统划分擦拭、削皮、装配等6类接触模式，并实现视觉-触觉-动作毫秒级同步，获“EAI-2025年度10大数据集”奖。实验证明，其在扰动、工具更换等场景下鲁棒性显著提升，真正迈向可落地灵巧操作。https://www.qbitai.com/2026/03/392105.html论文链接：https://arxiv.org/pdf/2603.19201项目主页：https://mrsecant.github.io/OmniVTA/1-4. 首个全品类旅行skill来了！飞猪“flyai”上线ClawHub、GitHub飞猪近日正式推出首个全品类旅行AI技能插件“flyai”，标志着旅游服务正式迈入“一句话搞定”的智能代理时代。该插件已上线GitHub等开放平台，并被集成进OpenClaw等数十款主流“龙虾”AI应用，支持机票、酒店等全场景搜索、咨询、规划与预订——覆盖从导购到支付的完整链路。尤为便捷的是，用户“即装即用”，无需注册飞猪账号或申请API密钥。上线仅1天，“flyai”GitHub获超100颗Star，ClawHub安装量跃居旅行类技能前列。目前正加速接入华为等手机厂商的技能商店。数据显示，飞猪2025年AI调用量激增：日均用户调用次数增长7.7倍，Token消耗量暴涨20倍。https://www.qbitai.com/2026/03/391890.html1-5. Quest Mobile：闲鱼活跃用户数首次超过小红书近期，二手交易平台闲鱼迎来用户增长新突破。据第三方数据机构QuestMobile统计，今年3月以来，闲鱼月活跃用户数首次超越小红书，并连续两周保持领先——这是闲鱼上线9年来的重要里程碑。3月单月，闲鱼活跃用户环比增幅达12.3%，位居全网互联网App增速榜首。这一跃升背后，关键在于其3月初推出的“AI相机”功能：用户只需用手机拍摄闲置物品，AI即可自动识别商品类别、生成标题，发布流程从平均3分钟缩短至30秒内。该功能上线后，新用户发布首条闲置的转化率提升近2倍，老用户周均发帖量增长45%。业内人士指出，AI并非简单叠加技术，而是真正解决了二手交易中“怕麻烦、不会写、不敢卖”的核心痛点。https://www.leiphone.com/category/industrynews/yMRIRIJWZT3zdcOj.html1-6. 酱板鸭视频爆火 证明了谁才是真主角：荒诞剧情 AI无法替代最近，“酱板鸭”梗意外爆火：湖南某食品公司员工用AI制作的短剧《雪山救狐狸》，凭借魔性台词“你可曾在雪山救过一只狐狸？我不是狐狸，我是那只酱板鸭！”引爆全网——相关视频总播放量超50亿次，衍生二创覆盖抖音、B站、小红书等平台。更令人惊喜的是，厦门公安、深圳发布等数十个政务号主动接梗，用“酱板鸭”改编反诈提醒和安全提示，实现破圈传播。这场狂欢并非AI单打独斗：AI仅是工具（生成初版视频仅耗时短、成本低），真正驱动裂变的是千万普通网友的创意接力——把狐狸替换成豆汁、细菌、柴火甚至“雪山本身”，构建出荒诞又亲切的“酱板鸭宇宙”。它印证了一个朴素真理：在AI时代，技术是引擎，人是方向盘。https://www.chinaz.com/2026/0326/1742958.shtmlAI大模型算法、赛事和会议2-1. 刷榜多元时序预测，性能波动0%！打破CI/CD二元对立 | ICLR'26在多元时间序列预测（MTSF）领域，长期存在“通道依赖”（CD）与“通道独立”（CI）两大路线之争：CD模型试图显式建模通道间复杂关系，理论能力强但易过拟合、泛化差；CI模型将各通道单独处理，简单鲁棒，常年霸榜。一个反直觉现象是：CD模型在PEMS-08数据集上经通道顺序打乱后，Informer误差飙升400%，STID上升235%。浙江财经大学提出新框架CPiRi，巧妙化解矛盾，实验表明：CPiRi在5大交通/电力数据集上刷新4项SOTA；面对100%通道打乱，预测误差波动＜0.25%；更惊人的是——仅用25%传感器数据训练，即可对全部通道实现零样本冷启动预测，精度仅降约2%。https://aitntnews.com/newDetail.html?newId=23450论文链接：https://openreview.net/pdf?id=tgnXCCjKE3AI基础设施方面（硬软件、数据）3-1. 「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布AI视频生成已能“画得像”——如今Sora等模型可生成好莱坞级画面，视觉质量趋近真实。但新研究指出：它们还不会“想得对”。近日，NTU、CMU、斯坦福等32所高校联合推出VBVR，首个百万级视频推理基准：含201.5万张图像、超100万视频片段，覆盖空间、物理、逻辑、因果与抽象等5大认知能力，共200个可扩展任务。测试发现，当前顶尖模型在该基准上通过率仅68%，暴露其本质仍是“视觉模仿”，缺乏真实世界认知。VBVR首创规则驱动的自动评分机制，与人类判断高度一致，且支持深度归因诊断。微调后模型性能跃升84.6%，但域外任务仍存在约15%泛化差距，印证“纯堆数据”有结构性瓶颈。https://view.inews.qq.com/k/20260325A02R7700论文链接：https://arxiv.org/pdf/2602.20159v2AI人才和资本动态4-1. 谷歌新论文把内存股价干崩了！KV cache压缩6倍，网友：硅谷成真了 profile-avatar谷歌最新发布的TurboQuant算法，堪称AI推理领域的“内存革命”。它将大模型推理中占用内存最多的KV Cache压缩至少6倍，且精度零损失——无需微调、不牺牲性能。核心技术是两大创新：一是PolarQuant极坐标量化，用“距离+角度”替代传统坐标表示，大幅减少冗余；二是QJL投影修正，仅用1比特消除误差。最终实现3-bit量化，在H100上注意力计算速度提升8倍。实测覆盖Gemma等模型，在“大海捞针”等长文本任务中保持满分表现。该技术虽尚处实验室阶段，且仅优化推理阶段，但已引发市场震动——美光、西部数据股价应声下跌，被网友戏称“现实版《硅谷》Pied Piper”。https://www.qbitai.com/2026/03/392215.html4-2. DeepSeek急招Agent方向！一口气放17个岗位，重度Vibe Coding优先DeepSeek近期大幅转向AI“智能体”（Agent）方向，一口气开放17个岗位，标志着其战略重心从基础大模型研发正式迈向Agent产品化落地。招聘覆盖算法研究、数据评测、基础设施、产品与全栈开发全链条——例如，算法岗聚焦强化学习（RLHF/RLAIF）提升模型自主规划能力。评测岗专门设计测试用例评估工具调用、多轮交互与长期记忆等核心能力；基础设施岗则攻关MCP协议、函数调用和Agent运行时环境。值得注意的是，超80%相关岗位明确将“重度使用Claude Code、Cursor等AI编程工具”列为优先条件，甚至首次提出“Vibe Coding”文化——强调人机协同的直觉式开发。https://www.qbitai.com/2026/03/392024.html4-3. 00后清华团队打造机器人“眼睛”，可实时输出百余项生理情绪参数，已获数百万美元融资微面科技（FacePhys）是一家由清华大学博士生唐健凯等青年科学家创立的AI视觉公司，正将科幻中的“读心术”变为现实。其核心技术是远程光电容积描记——仅用普通摄像头，就能非接触、无感地捕捉人脸皮肤0.1%–1%的微弱颜色变化，从而实时测算心率（误差＜0.7次/分钟）、血氧、呼吸及心率变异性（HRV）等100多项生理与情绪指标。技术已落地多个场景：婴儿监护中实现夜间零干扰监测；与安贞医院完成千人级临床验证；获车企认可，将集成于下一代“健康汽车”；更成为服务机器人、人形机器人的“情感感知模块”。目前公司已完成数百万美元融资，产品涵盖APP、智能摄像头及科研主机，并提供灵活部署方案。https://view.inews.qq.com/k/20260325A07EJ400AI风险与政策管理5-1. 特朗普将任命黄仁勋、扎克伯格等为科技顾问，为 AI 政策提供建议特朗普正组建一支“AI智囊团”，力推美国领跑全球人工智能发展。3月26日，白宫宣布将成立新一届总统科学与技术顾问委员会（PCAST），由大卫·萨克斯和迈克尔·克拉西奥斯共同领衔。首批13名商界代表已于周三公布，最终将扩至24人——阵容堪称“科技天团”：包括Meta CEO扎克伯格、英伟达CEO黄仁勋、甲骨文埃里森、谷歌联合创始人布林、戴尔创始人迈克尔·戴尔等。这些企业不仅技术领先，部分还曾支持特朗普相关项目（如Meta向其宴会厅项目捐款）。委员会核心使命有三：制定友好型AI监管政策、应对技术对就业的冲击、确保全民共享“黄金创新时代”红利。https://www.1ai.net/51581.html写在最后欢迎大家关注、分享、转发本公众号，也欢迎直接与小编联系 对接合作～小问卷：公众号打分点评

带队发布 Qwen 3.5 小模型系列、获马斯克公开点赞，20 小时后在社交媒体宣告离职。林俊旸离开阿里的方式，本身就是 2026 年 AI 行业最戏剧性的一幕。32 岁，阿里最年轻的 P10，一手将千问做到全球下载量超 10 亿次、衍生模型超 20 万款，成为全球开源模型的新王。他的离开源于一次组织架构调整的分歧：阿里希望将 Qwen 团队按预训练、后训练、视觉、语音等维度水平拆分，与通义实验室其他团队合并；林俊旸则坚信预训练、后训练乃至基础设施团队应该更紧密地垂直整合，而非割裂。这不只是管理风格之争，更是对「怎样才能训出最好的模型」这个根本问题的路线分歧。离开近一个月后，林俊旸发出了这篇长文。他没有回应任何人事风波，直接亮出了自己对 AI 下一阶段的判断：我们正在从「训练模型」的时代，进入「训练智能体」的时代。这篇文章之所以值得逐字读完，不仅因为林俊旸在过去两年亲手操刀了 Qwen 全系列的后训练，而且他还在文中罕见地复盘了 Qwen3 在「混合思考模式」上的得与失。以下为 APPSO 对林俊旸的编译：原文? https://x.com/JustinLin610/status/2037116325210829168从「推理式思考」到「智能体式思考」过去两年，彻底改变了我们衡量 AI 模型的方式。OpenAI 的 o1 证明了一件事：「思考」可以是模型的核心能力，可以专门训练出来、直接交到用户手里。DeepSeek-R1 紧随其后，证明这种「推理式后训练」并非大厂专利，可以在原始实验室之外复现和扩展。用大白话说：o1 是一个被教会了「回答之前先想想」的模型，R1 则是一个开源版的同类选手，跟 o1 打得有来有回。那个阶段很重要。但 2025 年上半年的行业主旋律，说到底还是在围绕一件事打转：怎么让模型「想」得更多。 让它在推理阶段烧更多算力，用更强的奖励信号训练它，暴露或控制那些额外的「思考过程」。现在的问题是：然后呢？我相信答案是智能体式思考。为了行动而思考，一边跟真实环境交互，一边根据世界的反馈不断修正计划。1. o1 和 R1 的崛起真正教会了我们什么第一波推理模型教会我们一个朴素的道理：想在大模型上把强化学习跑起来，你得有靠谱的评分标准。什么叫靠谱？就是答案能判对错、结果能验证、反馈信号足够清晰。数学题有标准答案，代码能跑测试，逻辑推理能验证步骤。这些领域之所以成了强化学习的主战场，就是因为在这里，模型收到的奖励信号远比「让人类标注员觉得这个回答还不错」强得多。换句话说，强化学习终于能优化正确性，终于不用只追求看着像那么回事了。然后，基础设施的重要性一下子凸显出来了。一旦你开始训练模型进行更长的推理链条，强化学习就不再是在监督微调上面加个小配件那么简单了，它变成了一个重工业级的系统工程。你需要大规模的模拟推演（rollout）、高吞吐量的答案验证、稳定的策略迭代、高效的采样流程。推理模型的诞生，表面看是算法突破，底下看是基础设施的胜利。OpenAI 把 o1 定义为用强化学习训练的推理产品线；DeepSeek R1 接棒验证了同一方向，同时也展示了推理式强化学习对底层算法和基础设施的要求有多高。APPSO 划重点：第一次大转折发生了。行业焦点从「扩展预训练」转向「扩展面向推理的后训练」。模型变强靠的不再是吃更多数据，靠的是在训练后阶段学会「怎么想」。2. 真正的难题从来不只是「融合思考和指令模式」2025 年初，我们 Qwen 团队心里有一张很大的蓝图。理想中的系统长这样：一个模型同时搞定「思考」和「执行」两种模式。你可以手动调节它思考的深度，轻度、中度、深度，就像调空调温度一样。更理想的情况是，模型自己就能判断：这道题简单，直接答；这道题有点难，多想想；这道题极难，调动全部算力来啃。方向是对的。Qwen3 是当时最清晰的公开尝试之一。 它引入了「混合思考模式」，一个模型家族里同时支持「想了再答」和「直接答」两种行为，还描述了一条四阶段后训练流水线，其中明确包含了在长链推理冷启动和推理强化学习之后的「思考模式融合」步骤。但融合这件事，说起来一句话，做起来要人命。难在哪？难在数据。很多人一听「融合思考和指令模式」，脑子里想的都是模型层面的事：一个模型文件能不能同时跑两种模式？一套对话模板能不能在两种风格之间切换？一个推理服务能不能暴露正确的开关？这些确实要解决，但都不是最深的坑。最深的坑是：两种模式想要的东西，从根儿上就不一样。你想想，一个好的「指令模型」该长什么样？干脆、简洁、格式规范、响应快。企业用户拿它来批量改写文本、打标签、做模板化客服、结构化数据提取，这些场景要的是效率和稳定，不需要深思熟虑。一个好的「思考模型」呢？恰恰相反。它该在难题上多花时间、维持清晰的推理中间步骤、探索不同的解题路径、保留足够的「思考余量」来确保最终答案的正确性。这两种性格天然打架。 如果融合的训练数据没有精心设计，出来的模型往往两头不讨好：思考的时候啰嗦、犹豫、不够果断；执行指令的时候又不够利落、不够稳定、比客户真正需要的版本更贵更慢。说实话，我们在平衡融合与数据质量的过程中，没有把所有事情都做对。在不断修正的过程中，我们也仔细观察了用户到底怎么用这两种模式。结论是明确的：这两种行为画像确实在相互拉扯。现实很诚实。2025 年晚些时候，在 Qwen3 最初的混合架构之后，我们的 2507 版本还是发布了独立的 Instruct 和 Thinking 版本，包括分开的 30B 和 235B 变体。大量商业客户根本不需要思考模式，他们要的就是高吞吐、低成本、高度可控的指令行为来跑批量任务。对这些客户来说，融合不是福音，是多余的成本。拆开来做，反而让两条线的团队都能更专注地解决各自的问题。其他实验室走了相反的路：Anthropic 公开押注集成式路线。Claude 3.7 Sonnet 是一个混合推理模型，用户可以选择普通回复或扩展思考，API 还能设定「思考预算」。Anthropic 直接放话：推理应该是模型的集成能力，不该单独拎出来做一个独立模型。GLM-4.5 同样定位混合推理，把推理、编程和智能体能力统一到一个模型里。DeepSeek V3.1 后来也做了类似的事，推出了「Think & Non-Think」混合推理方案。那么问题来了：谁是对的？答案不在「融合」还是「分离」这个二选一本身，在于融合是否有机。如果思考模式和指令模式只是尴尬地挤在同一个模型里，像两个性格迥异的人被硬塞进一件衣服，用户体验不会好。真正成功的融合，需要一道平滑的光谱：模型能自如地在不同推理力度之间切换，最好还能自己判断该用多大力气。GPT 风格的 effort control（推理力度控制）指向了这个方向，这是一个关于「花多少算力来想」的连续策略，不是一个「想 / 不想」的二元开关。APPSO 划重点：林俊旸罕见地直言 Qwen3 在融合上「没做到完全正确」。核心矛盾其实很好理解：一个追求快准狠的执行者，和一个追求深思熟虑的思考者，硬融到一起，很容易两头都做成半吊子。3. 为什么 Anthropic 的方向是一种有益的纠偏Anthropic 在 Claude 3.7 和 Claude 4 上的做法，是一种值得注意的克制。他们没有大谈模型有多能「想」，把重点放在了：集成推理、用户可控的思考预算、真实世界任务、编程质量，以及后来的关键一步，让模型在思考的过程中就能动手用工具。Claude 3.7 是带可控预算的混合推理模型；Claude 4 更进一步，推理过程和工具使用可以交错进行，边想边干。与此同时，Anthropic 把编程、长时间运行的任务和智能体工作流摆到了最优先的位置。这里面有一个深刻的洞察：推理链更长，不等于模型更聪明。 很多时候恰恰相反。一个模型如果对所有问题都用同样冗长的方式来「推理」，说明它根本分不清轻重缓急。它可能正在失败于三件事：该优先处理什么（优先级判断）、该压缩掉什么（信息浓缩）、该在什么时候停止想而开始做（行动决策）。Anthropic 的做法暗示了一种更有纪律的观点：思考应该为具体的工作目标服务。 如果你要做的是编程，那思考就该帮你导航代码库、规划架构、拆解问题、恢复报错、编排工具调用。如果你要做的是智能体工作流，那思考就该帮你在漫长的执行过程中保持质量，而不是产出一堆令人印象深刻但没有实际行动力的中间长文。这种「思考必须服务于行动」的理念，指向了一个更宏大的命题：我们正在从训练模型的时代，进入训练智能体的时代。这句话我们在 Qwen3 的博客里也明确写过。智能体是什么？一个能制定计划、决定何时行动、使用工具、感知环境反馈、修正策略、并在长时间跨度上持续运作的系统。一句话概括它的核心：与真实世界的闭环交互。APPSO 划重点：长不等于强。Anthropic 的实践提供了一个重要的纠偏信号。思考的价值在于有没有真正服务于最终的行动目标，不在于产出了多少字的推理过程。这是从「炫技式推理」到「实用型思考」的转向。4.「智能体式思考」到底意味着什么说了这么多铺垫，现在进入正题。智能体式思考和推理式思考，优化目标完全不同。打个比方：推理式思考就像闭卷考试，评判标准是你交卷那一刻答案对不对。模型能不能解出定理、写出证明、产出正确代码、通过基准测试。想得再天花乱坠，最终只看结果。智能体式思考更像是在真实世界里做一个项目。 评判标准不是某一刻的答案，是你能不能在跟环境不断互动的过程中持续推进、持续解决问题。核心问题变了。不再是「模型能想多久？」，变成了：「模型能不能以一种维持有效行动的方式来思考？」这要求模型处理一堆传统推理模型可以绕开的难题：什么时候该停止思考、开始动手？ 想太多会错过行动窗口，想太少会犯错该调用哪个工具、先后顺序是什么？ 这是一个规划和调度问题怎么消化来自环境的嘈杂、不完整的信息？ 真实世界不会给你干净的输入失败了怎么办？ 不能崩溃，得修正计划继续干怎么在几十轮交互、几十次工具调用之后还保持连贯？ 这是长程记忆和一致性的问题如果用一句话概括：智能体式思考 = 通过行动来推理的模型。它在做的过程中不断地想。APPSO 划重点：推理式思考像闭卷考试，智能体式思考像在真实世界里做项目。前者看最终答案对不对，后者看你能不能在复杂、动态、充满意外的环境里持续推进。这是 AI 能力评价体系的根本性转向。5. 为什么智能体 RL 的基础设施更难目标一变，底层的工程全都要跟着变。经典推理强化学习的那套基础设施，不够用了。直观地理解一下区别：在推理 RL 里，模型做一道题、给出一个答案、评估器打一个分，整个过程基本上是自包含的，评估器也相对干净。就像在一个封闭的考场里阅卷。但在智能体 RL 里，模型不是在考场里答题，它活在一个复杂的真实环境中。 工具服务器、浏览器、命令行终端、搜索引擎、模拟器、代码执行沙箱、API 接口、记忆系统、调度框架……模型的策略嵌在这一整套系统里。环境不再是一个站在旁边打分的裁判，它本身就是训练系统的一部分。这带来了一个新的硬需求：训练和推理必须更干净地解耦。 否则整个系统的吞吐量会崩掉。举个具体的例子：一个编程智能体生成了一段代码，需要在真实的测试环境里跑一下看结果。这时候，推理端在等执行反馈，干不了别的；训练端在等完成的轨迹数据，也饿着。整条流水线的 GPU 利用率远低于你在经典推理 RL 里的预期。再加上工具响应延迟、环境状态不完全可见、每次交互都会改变环境状态，这些低效会成倍放大。结果就是：你还远没达到想要的能力水平，实验就已经慢得让人崩溃了。环境本身也变成了一等公民级的研究课题。在监督微调（SFT）时代，所有人都在拼数据多样性，谁有更多更好的标注数据，谁就占优势。在智能体时代，该拼的是环境质量了：环境稳不稳定？够不够真实？覆盖了多少场景？难度梯度合不合理？状态空间够不够丰富？反馈信号够不够有营养？模型能不能找到漏洞作弊？大规模生成训练轨迹的效率够不够高？环境构建正在从一个「顺手搭的实验配件」，变成一个独立的创业赛道。如果你训练的智能体最终要在类生产环境中运作，那这个环境本身就是你核心能力栈的一部分。APPSO 划重点：一句话总结这个转变，SFT 时代拼数据，智能体时代拼环境。构建高质量的训练环境，正在从「实验室的脏活累活」升级为「决定你能走多远的战略资产」。6. 下一个前沿是更可用的思考我的判断是：智能体式思考将成为思考的主导形态。它最终很可能取代那种旧式的静态独白推理，就是那种模型关起门来、对着自己嘟嘟囔囔写一大篇内部推理过程，试图用更多更多的文字来弥补「我没法跟外界交互」这个根本缺陷的做法。即便面对极其困难的数学或编程问题，一个真正先进的系统也应该有权利去搜索、去模拟、去执行、去检查、去验证、去修正。目标是把问题切实解决掉，而且解决得稳健、高效。 不是比谁的推理链写得更长更好看。但训练这类系统，有一个比什么都棘手的挑战：奖励劫持（reward hacking）。一旦模型有了真正有意义的工具使用能力，奖励劫持的危险就成倍增加。怎么理解？一个能搜索的模型，可能在强化学习训练过程中学会了直接搜答案，不是靠推理做出来的，是查到的。一个编程智能体，可能学会了利用代码仓库里的未来信息（比如测试用例本身就暗含了答案）、滥用日志、或者发现某个捷径让任务直接「通过」但其实什么都没做。如果训练环境有隐藏的信息泄漏，模型可能看起来表现超人，实际上只是被训练成了一个高效作弊者。这就是智能体时代比推理时代精细得多、也危险得多的地方。 工具越强大，模型越有用，但模型能钻的空子也越多。更好的工具同时扩大了「虚假优化」的攻击面。我预期，下一个让整个行业卡住的研究瓶颈，将来自这几个方向：环境设计、评估器鲁棒性、反作弊协议、以及策略与世界之间更有原则的接口。但方向是清晰的：工具赋能的思考，就是比闭门造车的思考更有用，也更有希望带来真实世界的生产力提升。智能体式思考还意味着一种全新的系统工程。核心智能将越来越多地来自于多个智能体如何被组织起来：一个负责全局规划和任务分发的编排器（orchestrator），一群各有专长的专业智能体（specialist agents），以及执行更具体任务的子智能体（sub-agents），后者帮助控制上下文窗口、防止信息污染、在不同层级的推理之间保持清晰的边界。未来的路线图是三级跳：从训练模型，到训练智能体，再到训练系统。APPSO 划重点：工具让模型更有用，也让模型更容易作弊。奖励劫持是智能体时代的「定时炸弹」。谁先解决好环境设计和反作弊问题，谁就掌握了下一阶段的竞争主动权。结论推理浪潮的第一阶段，确立了一件至关重要的事：当反馈信号靠谱、基础设施扛得住的时候，大模型上的强化学习能够产出质变级别的认知提升。但更深层的转变，是从推理式思考到智能体式思考：从「想更久」，到「为了行动而思考」。训练的核心对象已经变了。不再是单一的模型，是模型 + 环境构成的整个系统。更具体地说，是智能体本身，加上围绕它的一切工程。这意味着什么研究最重要也变了：模型架构和训练数据当然还重要，但环境设计、rollout 基础设施、评估器鲁棒性、以及多个智能体之间的协调接口，重要性一点不输前者。它还改变了「好的思考」的定义：在真实世界的约束下，能够维持有效行动的那条推理链，才是最好的。 不是最长的那条，不是看起来最酷炫的那条，是最有用的那条。它也改变了竞争优势的来源：推理时代，拼的是更好的强化学习算法、更强的反馈信号、更可扩展的训练流水线。智能体时代，拼的是更好的训练环境、更紧密的训练与推理一体化、更强的系统工程能力，以及闭合「决策 → 后果 → 学习」这个循环的能力。我们正在招募伙伴? 简历投递邮箱hr@ifanr.com✉️ 邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）更多岗位信息请点击这里?

随着气温逐渐回暖、冰雪消融，中国神华产权所属黑岱沟露天煤矿进入了每年关键的“春融期”。面对这一季节性情况，该矿广大干部职工争分夺秒，用责任与汗水守护着矿区生产“大动脉”。近日，黑岱沟露天煤矿南500米1045平盘至1060端帮路上，推土机正在挖开翻浆的路面。“气温一回暖，春融现象就会不可避免地出现，我们每天加紧排查，第一时间进行处理。”在坑下作业现场，工务队工程组工长王晓峰指着正在作业的区域介绍道。面对翻浆路段，该矿采取了严格的物理隔离措施：在施工区域20米外设置警示柱，现场封堵道路，并配备专职监护人员，指挥大型车辆有序避让。同时，该矿工务队也早已形成了一套高效的“急诊”方案。“每天一早上班，我们就根据计划开始处理，一直忙到晚上。”王晓峰表示。处理翻浆要与时间赛跑：首先由推土机将翻浆的软泥挖出，随后吊装硬岩进行填充，最后平路机来回压实。同时与调度紧密协调，避开生产高峰期，利用交接班点检的间隙，见缝插针地组织施工。保障矿区边坡稳定，是确保春融期安全生产的另一项重点工作。冻土解冻后，土体软化，会产生安全风险隐患。黑岱沟露天煤矿生产技术部边坡监测主管王轲立比平时更加繁忙，他会紧盯电脑屏幕上实时变化的边坡数据，第一时间向相关部门、人员通报情况。“我们依托边坡雷达和GNSS智能监测平台，实现了24小时全天候数据采集和精准分析。”王轲立介绍道。在“技防”层面，智能监测系统实时掌控边坡的结构状态；在“人防”层面，加密人工巡查频次，对采场及排土场的裂缝发育、渗水点分布、片帮迹象等潜在隐患进行重点关注。特别是在每次爆破作业后，技术人员会立即对监测数据进行比对研判，通过“技防+人防”的深度融合与闭环管控，全力保障边坡稳定。在这春寒料峭的季节里，黑岱沟露天煤矿的干部职工正以“时时放心不下”的责任感，坚守在能源保供的第一线，用智慧与坚韧，一寸一寸地夯实矿山的安全根基，全力保障能源供应的平稳运行。扫码关注 中国神华内容来源：国能准能集团之声编辑：石玉磊

html新型石墨烯传感器在液体中表现卓越，灵敏度提升20倍 （a） 双门结构GFET原理图，采用HfO₂介电层，可实现上下表面电容调制；插图显示制造设备的显微图像（比例尺：30微米）。 （b） 传统GFET与厚SiO₂介质的对比示意图。图片来源于 npj 2D Materials and Applications（2026），DOI: 10.1038/s41699-026-00674-5。 精确监测生物标志物，如神经递质或水中微量有害化学物质，是实现疾病早期发现和环境预警的关键。尽管当前已有多种传感器技术可用，但在液体环境中保持稳定性与高灵敏度仍是挑战。传统场效应晶体管（FET）在液体中容易出现信号漂移，影响测量精度。为此，宾夕法尼亚州立大学的研究团队开发出一种新型场效应晶体管，显著提升了传感器在液体环境中的性能与可靠性。该晶体管基于石墨烯构建，能够在人体体液或污染水源等复杂液体条件下，实现对化学和生物信号的高精度识别，其灵敏度可达同类传感器的20倍。相关成果已发表于《npj 2D Materials and Applications》。石墨烯晶体管如何缓解信号漂移问题石墨烯因其二维结构和优异的电子特性，已成为先进传感器设计的重要材料。虽然传统FET多采用硅基材料，但近年来，以石墨烯为代表的二维材料因其对环境变化的高度敏感性而备受关注。然而，当此类晶体管暴露于液体中时，常发生信号漂移，即在无外部干扰的情况下，传感器读数仍随时间变化，影响检测准确性。电气工程领域的Aida Ebrahimi副教授指出，信号漂移只是问题之一，电泄漏和测量过程中出现的扫频效应也会影响设备稳定性。这些问题限制了其在植入式设备或体液传感中的应用。 Aida Ebrahimi（左）和Vinay Kammarchedu在实验室中优化晶体管设计。图片来源：Jaydyn Isiminger/宾夕法尼亚州立大学 Vinay Kammarchedu将FET的工作机制类比于水槽中的水龙头。当“水龙头”（即栅极）开启时，电流通过；而关闭时，电流停止。但传统传感器在液体环境中频繁“开关”操作，会引发系统不稳定，导致读数失真。双门结构与反馈机制提升系统稳定性研究人员对晶体管结构进行了创新，采用双门设计以实现对电流传导的独立控制。这一改进使得系统能够在测量过程中维持恒定电流，从而显著减少信号漂移。此外，研究团队还引入了反馈机制，增强对传感器电压变化的跟踪能力。Kammarchedu指出，双门设计中的上栅极电容比下栅极高10倍，使得其对环境变化更加敏感。而下栅极则作为稳定的电子平衡结构。通过上下栅极的协同作用，晶体管的信号放大能力得到加强，显著提升了传感器的响应性。“即使表面电荷仅发生微小变化，反馈机制也能将其效应放大10倍，”Kammarchedu解释道，“这使得我们能够精确识别极低浓度的化学物质。”从实验室到实际应用的转化路径该研究团队在宾夕法尼亚州立大学的纳米制造实验室中完成了晶体管的制作。他们采用硅晶圆作为基底，依次沉积金属、绝缘层和单原子层石墨烯。随后，将多个传感器集成至定制电路板上，并连接成阵列系统进行测试。测试结果显示，集成32个传感器的阵列可在无电气干扰条件下独立运行。通过堆叠电路板，可进一步扩展传感器数量，同时保持微型化特性。与传统单栅晶体管相比，该系统的灵敏度提高了20倍，信号漂移则减少了15倍。传感器已成功检测多种目标分子，包括多巴胺、血清素、炎症因子IL-6以及环境污染物PFAS。Ebrahimi表示，这些晶体管对电噪声和漂移具有强抗干扰能力，其灵敏度的提升为医疗、农业和环境监测领域的低浓度分子检测提供了新工具。未来方向：迈向临床与工业应用研究团队正在优化传感器以识别与帕金森病相关的挥发性有机物，并探索不同二维材料在该架构中的应用潜力。Ebrahimi强调，石墨烯并非唯一选择，团队计划评估其他二维材料是否能进一步提升设备性能。“我们的目标是构建可微型化、易量产且兼容传统电子系统的传感器架构，”Ebrahimi补充道，“这将为便携式诊断工具的发展开辟新路径。”Vinay Kammarchedu 等，《用于低噪声、漂移稳定和可调化学传感的主动双门石墨烯晶体管》，npj 2D Materials and Applications（2026）。DOI: 10.1038/s41699-026-00674-5

图形化氧化铟锡膜臭氧传感器研发取得突破中国科学院合肥物质科学研究院联合相关团队，近期成功研发了一款基于图形化氧化铟锡膜的微型臭氧传感器。该传感器以常规氧化铟锡玻璃为基材，结合飞秒激光刻蚀与氩氢等离子体刻蚀技术，构建出具有自加热功能的结构设计，实现了对低浓度臭氧的高精度、快速与稳定检测。在近地面环境中，臭氧污染已成为大气监测的重要指标。开发适用于微型环境级臭氧检测的传感器成为研究热点。传统金属氧化物半导体传感器在实际应用中常面临外加热源导致臭氧分解、湿度干扰显著以及晶圆级批量制造一致性差等挑战。为此，研究团队提出了一种自上而下的自加热型氧化铟锡传感器制造方案。该制造方案以市售氧化铟锡玻璃为基底，利用飞秒激光刻蚀工艺加工出蛇形电极结构，再通过等离子体处理对表面进行微纳级粗糙化处理，从而增强臭氧分子的吸附与电荷转移效率。最终，研究人员成功制备出尺寸为1.4×2.1×0.3 mm³的微型臭氧传感器。该器件通过内置自加热机制，使敏感区域局部温度达到180 ℃，有效避免了外部热源对臭氧分子的破坏。这款基于氧化铟锡材料的传感器展现出优异的选择性和抗湿性，在20–1000 ppb臭氧浓度范围内表现出良好的响应特性。其检测数据与当前国际公认的紫外吸收法分析仪的相关系数高达93.6%。此外，该传感器的制备流程简洁、适合晶圆级批量生产，一致性高，具有广泛的应用潜力。该成果不仅满足了室内外臭氧污染网格化监测的需求，也为环境监测设备的小型化与智能化提供了新思路。相关研究已发表于《纳米快报》（Nano Letters）期刊，并获得了国家自然科学基金等项目的资助。论文链接

由 50 Best通过美通社发布的新闻稿件《香港THE CHAIRMAN"大班楼"荣登2026年度ASIA'S 50 BEST RESTAURANTS"亚洲50最佳餐厅"NO.1宝座》（发布时间：25-Mar-2026）中，我们已接到公司通知，相关新闻稿及 PDF 文件已更新。完整的更正版新闻稿如下： 香港THE CHAIRMAN“大班楼”荣登2026年度ASIA’S 50 BEST RESTAURANTS“亚洲50最佳餐厅”NO.1宝座 香港The Chairman“大班楼”继2021年后，再度荣膺圣培露与普娜（S.Pellegrino & Acqua Panna）赞助的The Best Restaurant in Asia“亚洲最佳餐厅” 杭州Ru Yuan“如院”（No.10）荣获Highest New Entry Award“最佳新上榜餐厅奖” 北京Lamdre“兰斋”（No.17）飙升33位，夺得李锦记（Lee Kum Kee）赞助的Highest Climber Award“最佳进步奖” 首尔Onjium（No.14）的Cho Eun-hee获得2026年度Asia’s Best Female Chef Award“亚洲最佳女厨师奖” 雅加达August（No.42）的Ardika Dwitama获颁法芙娜（Valrhona）赞助的Asia's Best Pastry Chef Award“亚洲最佳糕点师奖” 餐饮企业家张勇（Zhang Yong）荣膺SevenRooms Icon Award“SevenRooms标志人物奖” 曼谷Nusara（No.5）及Le Du（No.36）的Thitid 'Ton' Tassanakajohn获颁由同行票选的Inedit Damm Chefs' Choice Award“Inedit Damm厨师之选奖” 新加坡Odette（No.19）的刘家旻（Lesley Liu）荣获Vik赞助的Asia’s Best Sommelier Award“亚洲最佳侍酒师奖” 曼谷Baan Tepa（No.53）赢得Sustainable Restaurant Award“可持续餐厅奖” 第1-50名完整榜单，请点击此处查阅。 香港2026年3月25日 /美通社/ -- 粤菜先驱The Chairman“大班楼”在2026年度Asia’s 50 Best Restaurants“亚洲50最佳餐厅”颁奖典礼上，荣膺圣培露与普娜（S.Pellegrino & Acqua Panna）赞助的The Best Restaurant in Asia“亚洲最佳餐厅”。该餐厅以致敬华南珍贵食材及粤菜传统而闻名，致力于呈现以时令为本的精致地方菜系。 The Chairman in Hong Kong wins the No.1 spot in Asia's 50 Best Restaurants 2026, sponsored by S.Pellegrino & Acqua Panna, reclaiming the top position for the first time since 2021 亚洲50最佳餐厅榜单由Asia’s 50 Best Restaurants Academy“亚洲50最佳餐厅”评审委员会投票选出，该委员会由超过350位具有影响力且性别平衡的业界专家组成。本年度榜单涵盖17个亚洲城市，其中3个城市首次亮相第1-50名榜单，同时迎来8家新晋上榜餐厅及3家重返榜单的餐厅。曼谷以9家入选餐厅领跑本年度榜单，东京以7家餐厅紧随其后。香港、首尔及新加坡则各有6家餐厅上榜。 50 Best活动董事总经理Rikki Tidball表示：“我们衷心祝贺所有上榜餐厅，尤其是荣登2026年度‘亚洲50最佳餐厅’No.1宝座的The Chairman‘大班楼’。榜单上所有餐厅对突破美食界限的坚持，充分展现了塑造亚洲蓬勃餐饮景象的非凡人才与创新精神。” 颁奖典礼上亦表彰了此前率先公布的奖项得主，包括本年度Champions of Change Award“变革奖”得主陈碧琪（Peggy Chan）、荣获Art of Hospitality Award“待客艺术奖”的孟买餐厅Masque（No.15），以及夺得One To Watch Award“最值得关注奖”的首尔餐厅San。 媒体新闻中心：https://mediacentre.theworlds50best.com/ PDF: https://mma.prnewswire.com/media/2943295/50_Best.pdf

随着AI大模型与多模态交互加速渗透至汽车智能座舱与智能驾驶系统，视频数据正从辅助感知升级为核心决策要素。如何在有限带宽与算力约束下，实现超高分辨率视频的实时编解码与低延迟传输，成为当前车载计算平台面临的刚性挑战。2026年3月24日，安谋科技（Arm China）正式发布新一代VPU IP——“玲珑”V560/V760，代号“峨眉”。该产品定位为面向AI应用的视频处理单元，凭借多核多格式编解码融合架构、CAE内容感知编码技术以及对H.266等主流标准的全面支持，在性能、鲁棒性、码率控制与系统灵活性上实现多维跃升，被视为VPU领域的“六边形战士”。 图片来源：安谋科技积木式架构，破解车载视频碎片化困局智能驾驶与智能座舱的融合趋势，使得车载系统对视频处理的需求呈现高度碎片化：一方面，智驾域需要处理多路高分辨率摄像头数据，对编码效率、低延迟与高可靠性提出极致要求；另一方面，座舱域则面临多屏交互、云游戏、视频会议等多样化场景，需兼顾画质、功耗与系统响应。“玲珑”V560/V760采用灵活可配置的多核处理架构，支持多核同任务与多核异任务并行，单核可支持4K60FPS编码或8K30FPS解码。其核心优势在于“积木式堆叠”研发特色——客户无需重复开发底层，即可按需配置模块组合，实现从单核到多核的灵活扩展。这一设计显著降低了跨平台、多应用场景下的开发集成成本，尤其适用于智能汽车这类需兼顾安全域与娱乐域的多OS环境。 图片来源：安谋科技在技术实现层面，该VPU IP硬件层面支持多OS/虚拟化应用，驱动覆盖Linux、Android、Windows及RTOS，并集成TrustZone内容保护与高级Mosaic隐私保护机制。对于智能驾驶场景而言，这意味着在满足功能安全与信息安全的前提下，可同时支撑仪表盘、中控屏、后座娱乐等多个独立系统的视频流并行处理。CAE赋能，重塑智驾座舱带宽与画质边界在车载系统中，视频数据的存储与传输带宽成本是长期制约因素。以智能驾驶为例，多路800万像素摄像头持续采集数据，若未经高效压缩，将极大占用存储资源与骨干网络带宽；而在智能座舱中，云游戏与高清视频流对低延迟与画质稳定性同样提出严苛要求。“玲珑”V560/V760集成的CAE（Content Aware Encoder）先进编码技术，通过轻量化AI实现“图像语义分析-像素级预处理-码率动态分配”的全链路智能优化。实测数据显示，在同等视频码率下，编码质量平均提升20%；在同等编码质量下，视频码率平均降低20%，特定典型场景下码率最大可降低80%。这一特性对智能驾驶与座舱场景尤为关键。在智驾域，CAE技术可优先保障关键目标（如行人、交通标志）的图像细节，在有限码率下最大化感知信息留存；在座舱域，则可显著降低视频流对无线带宽的占用，提升多屏交互与云端视频服务的并发能力。此外，该VPU IP具备高鲁棒性，在丢包率高达20%的极端条件下仍可实现纠错解码，条带级编解码控制技术进一步将延时控制在极低水平，为智能驾驶实时感知与云游戏等低延时场景提供可靠支撑。 图片来源：安谋科技“玲珑”V560/V760 VPU IP能广泛应用于Edge AI、Physical AI及Cloud AI领域，帮助客户显著降低存储及传输带宽成本，可以满足云、边、端全场景领域对视频处理“高效率、高质量、低能耗”的核心诉求，为各类视频应用提供技术支撑。据悉，“玲珑”V560/V760已完成首批客户授权，覆盖服务器、无人机、视频转码等领域。安谋科技方面表示，未来“玲珑”VPU架构将向AI端到端视频编码技术路径演进，构建“深度感知、全局最优”的AI VPU训练框架，持续为“AI+视频”应用提供核心技术支撑。在视频分辨率持续攀升、AI交互日益普及的背景下，“玲珑”V560/V760的推出，不仅为智能汽车提供了兼具高性能、低码率与高灵活性的视频处理基座，也标志着安谋科技在“All in AI”产品战略下，进一步夯实了从云到端、从感知到交互的全场景视频IP布局。

一、故障机理深度解析 电容器作为电力系统中的关键储能元件，其故障引发的跳闸现象本质是能量存储与释放过程的失控。当电容器内部发生绝缘击穿、电解液泄漏或过热膨胀时，会触发保护装置动作，通过断路器跳闸切断电源，防止故障扩大。这种保护机制虽能避免设备损毁，但频繁跳闸会严重影响供电可靠性，甚至引发连锁故障。 1.1 核心故障类型与特征 绝缘失效：电容器长期运行后，绝缘材料老化或受潮，导致电场强度分布不均，局部放电加剧，最终引发对壳击穿。典型表现为外壳鼓包、漏液或套管闪络放电。 过载运行：当实际负荷超过电容器额定容量时，内部过热使电解液干涸，温度急剧升高，触发过载保护装置动作。常见于电网谐波含量高或负载突增场景。 外部环境侵蚀：高温、高湿或腐蚀性气体环境会加速电容器性能衰退。例如，夏季环境温度超过40℃时，电容器外壳温度可能升至55℃以上，导致绝缘强度下降。 制造缺陷：劣质电容器可能存在内部短路或密封不严等问题，投运后易出现突发性故障。 1.2 跳闸的连锁风险 电容器跳闸若未及时处理，可能引发恶性循环：单相接地故障发展为相间短路，短路电流产生的热效应进一步损伤设备，甚至导致电容器外壳变形或爆炸。某工业变电站案例显示，因未及时更换故障电容器，3个月内发生3次跳闸，最终造成母线电压波动，影响10kV线路供电。 二、系统性解决路径 2.1 预防性维护体系 选型与设计优化 耐压匹配：根据系统电压波动范围，选择额定电压高于1.1倍系统电压的电容器，避免过压击穿。 容量冗余：采用N+1或N+2配置，确保单台故障时系统仍能运行。 环境适应性：在高温高湿区域，选用耐候性更强的金属化聚丙烯薄膜电容器，并加装散热装置。 定期检测机制 外观检查：每月巡检电容器外壳是否鼓包、漏液或套管放电。 性能测试：每季度测量电容值、绝缘电阻及介质损耗，偏差超过5%时立即更换。 温度监控：安装红外测温仪，实时监测外壳温度，超温(>55℃)时自动报警。 电网谐波治理 在电容器组前加装谐波滤波器，抑制5次、7次等特征谐波，降低过电流风险。 采用有源滤波技术，动态补偿谐波电流，减少对电容器的冲击。 2.2 故障应急处理流程 跳闸后操作规范 禁止强送电：跳闸后必须先断开电源侧断路器，验电确认无电压后方可操作。 放电处理：通过放电线圈或电阻强制放电，剩余电荷需人工放电至零，避免残压引发事故。 故障诊断：检查保护装置动作记录，结合电容器外观判断故障类型。 更换与恢复步骤 隔离故障单元：拆除故障电容器，更换新电容后重新投运。 保护装置校准：调整过载、过压保护定值，确保与系统参数匹配。 试运行监测：投运后连续72小时监测电流、电压及温度，确认稳定运行。 2.3 技术升级与创新 智能监测系统 部署在线监测装置，实时采集电容器电压、电流、温度及局部放电信号，通过AI算法预测故障。 某变电站应用案例显示，智能监测系统将故障预警时间从小时级缩短至分钟级，减少非计划停电。 自愈式电容器 采用自愈式绝缘材料，当局部放电发生时，材料能自动修复微小损伤，延长使用寿命。 实验表明，自愈式电容器在谐波环境下的故障率降低40%以上。 三、典型案例分析 3.1 案例背景 某110kV变电站电容器组频繁跳闸，3个月内发生5次故障，导致母线电压波动，影响10kV线路供电。 3.2 故障诊断 保护动作分析：检查保护装置记录，发现过载保护动作4次，过压保护动作1次。 设备检查：电容器外壳鼓包率达60%，套管存在闪络放电痕迹，绝缘电阻低于合格值。 电网谐波测试：总谐波畸变率(THD)达8.2%，超过5%的国标限值。 3.3 解决方案 更换故障电容器：淘汰老化设备，选用耐压等级提升20%的新电容。 加装谐波滤波器：在电容器组前安装5次、7次谐波滤波器，降低谐波电流。 优化保护定值：调整过载保护动作电流为1.05倍额定值，过压保护动作电压为1.1倍系统电压。 3.4 效果验证 改造后6个月内未发生跳闸，母线电压稳定性提升，谐波畸变率降至3%以下。 四、行业趋势与展望 随着电力电子设备普及，电容器面临的谐波、过压挑战日益严峻。未来解决方案将聚焦于： 材料创新：研发耐高温、抗腐蚀的纳米电介质材料，提升绝缘强度。 数字孪生技术：构建电容器数字模型，模拟故障传播路径，优化保护策略。 标准升级：推动IEC标准修订，明确电容器在高谐波环境下的测试要求。 电容器故障导致的跳闸问题，需通过预防性维护、智能监测与技术升级构建系统性解决方案。从选型设计到应急处理，每个环节的精细化管理都能显著提升设备可靠性。未来，随着材料科学与数字技术的进步，电容器将向更智能、更耐用的方向演进，为电力系统稳定运行提供坚实保障。

导读：今夜，整个AI圈震动了。全球最难AGI测试ARC-AGI-3一上线，就把全球顶尖AI打到集体失声，人类满分通关，最强模型Opus 4.6得分仅0.2%，还不到1%。AI这是一夜被打回「原始人」了。就在今天，这条消息把整个AI圈给震了。众望所归的，全球唯一尚未饱和的智能体基准测试ARC-AGI-3出炉了，直接血洗了全球顶尖大模型。在这个测试中，人类得分100%，AI的得分普遍低于1%。这个差距，比珠穆朗玛峰还高。最惨烈的是，在上一代测试中还能拿下69.2%高分的「模范生」Opus 4.6，在ARC-AGI-3面前直接现了原形，得分仅为0.2%。这位曾经横扫各大榜单的「学霸」，连蒙带猜都拿不到1分。这面镜子，照出了当前AI能力中最深的裂缝。在最近的采访中，老黄认为我们已经实现了AGI。但是ARC-AGI-3显示，或许如今的AI连1%的AGI都没有实现。ARC-AGI-3，到底有多变态它的前身ARC-AGI-1和ARC-AGI-2，已经是AI圈出了名的「魔鬼测试」。那些测试里，AI需要观察几个示例，然后推断出网格变换的规律，完成新任务。听起来不难？但就是这些看起来像幼儿园连线题的东西，曾经让无数大模型铩羽而归。而到了ARC-AGI-3，难度直接换了个维度：从「静态题」变成了「互动游戏」。150多个手工设计的交互式游戏环境，包含1000多个关卡。每个游戏都有自己的内在逻辑、隐藏规则和通关条件。但没有任何说明文档，没有自然语言提示，没有人告诉你「左边的按钮会开门」或者「收集三个红色方块就能过关」。AI智能体被丢进去，只能看到当前画面，选择一个动作，观察结果，再决定下一步。它只能像盲人摸象一样，一步一步试探，然后在大脑里拼凑出一个「这个世界可能是这样运作的」的模型。这正是ARC Prize基金会想测的四件事。探索：能不能通过主动与环境互动来获取关键信息？建模：能不能把零散的观察凝聚成一个可以预测未来状态的世界模型？目标获取：没有人下达指令，能不能自己判断出「我应该以什么为目标」？规划与执行：能不能规划出行动路径，并根据环境反馈随时修正？「几何级数」的羞辱：0.2%是怎么来的？评分标准同样残忍。ARC-AGI-3的评分不看「有没有通关」，而是看「效率」，而且是和人类比效率。这在AI基准测试的历史上，还是头一回。受Chollet那篇《论智能的衡量》的启发，ARC Prize团队把「智能」操作化为一个转换率：你从环境中获取信息的效率有多高？你把这些信息转化为正确行动的速度有多快？假设人类解决这个游戏需要10步，而AI用了100步，那AI的得分是多少？不是10%，而是1%。公式是：(人类步数/AI步数)²。人类10步，AI 100步，那就是(10/100)²=0.01=1%。如果AI用了200步，这一数字就是0.25%；500步就是0.04%。这一下，把AI所有的「蛮力」路都堵死了。以前AI可以靠穷举，把所有可能的操作试一遍，总能试出正确路径。但在这种评分体系下，你多试一步，分数就断崖式下跌。现在，你就知道了Opus 4.6得分只有0.2%的意味——假设人类解决某个游戏用了10步，0.2%=0.002，开平方≈0.0447，10÷0.0447≈224步。这已经不是「笨」了，这是在迷宫里原地转圈到天荒地老。当这种差距被如此强烈地展示出来，很多以为AGI近在眼前的人，都震惊了。350步 vs 两三下：成绩单全景在正式发布之前，ARC-AGI-3跑了一轮为期30天的开发者预览。三款公开游戏从地图导航到图案匹配再到水位调节，题目类型各异，但有一个共同点：人类觉得简单，AI觉得要命。1200多名人类玩家参与了测试，完成了3900多场游戏。大部分人不仅轻松过关，还玩得很开心，有些执着的玩家甚至一路「速通」挑战到了理论最优步数。人类基线：100%。AI这边，前沿大模型得分全部低于1%。预览期的冠军叫StochasticGoose，来自Tufa Labs。它不是大模型，而是一个基于卷积神经网络的动作学习型智能体，用简单的强化学习来预测哪些操作会导致画面变化。最终得分12.58%，已经是所有参赛系统里最高的了。但即便是这个冠军，在一款调水位的游戏里，开局也花了将近350步做无效的点击操作。350步。人类大概只需要点两三下就能搞明白的事。更反直觉的是，排行榜的前三名全是非LLM方案——CNN、基于规则的状态图探索、无需训练的帧图搜索。一个基于CNN的方案，比GPT-5.x系列高出12个百分点以上。而那些接入了前沿大模型的智能体，成绩反而经常垫底，有的甚至频繁崩溃。AI把自己坑了ARC团队还发现一个特别有意思的现象。AI的主要失败模式之一是：「以为自己在玩另一个游戏」。比如，你被蒙上眼睛，扔进一个房间。你摸到了一个圆形的物体，于是你断定：「这是个篮球场，我应该投篮。」但事实上，你拿的可能是一个西瓜，而房间其实是一个厨房。AI犯的就是这样的错。它在一个全新的环境里，看到一些初始的视觉信息，然后迅速给自己「脑补」了一个游戏框架，接着就沿着这个错误的假设疯狂执行计划，越走越偏，越偏越远。它不会停下来想：等等，我怎么好像一直没得到正反馈？是不是我的假设错了？因为当前的AI，缺乏一种「元认知」能力。也就是说，它不知道自己不知道。这解释了为什么大模型反而垫底。参数量越大、预训练知识越丰富的模型，越容易把陌生环境「脑补」成自己见过的东西，然后死磕到底。而那些轻量级的CNN智能体和图搜索系统，反倒因为没有「先入为主」的包袱，能老老实实地从环境反馈中学习。为什么人类能轻松通关？ARC团队在文档里写了一句话：「人类不会蛮力行事。他们会构建思维模型，检验想法，并迅速改进。」首先第一步，人类会构建思维模型。一个人类玩家面对一个全新游戏时，第一件事不是「瞎点」，而是观察。几分钟之内，一个粗糙但可用的「世界模型」就建成了。第二步，人类会检验想法。如果结果和预期一致，模型得到强化。如果不一致，模型立即修正。第三步，人类会迅速改进。错了就改，改了再试。这种「探索-建模-验证-修正」的循环，在人类身上几乎是本能的。而AI呢？只是一个「记住了很多答案」的应试高手，它的「学习」和人类的「学习」根本不是一个物种。人类的学习是在线、交互、假设驱动的；AI的学习是离线、数据驱动、模式匹配的。ARC-AGI-3没有任何「题海战术」可以覆盖，它考的是「怎么学习」。这恰恰是目前AI最弱的一环。目前，这场挑战赛的奖金池高达85万美元，其中70万美元是给「满分通关者」的终极大奖。参赛者必须完全开源代码，并且在无网环境下接受评估。这意味着你不能偷偷调用云端大模型，不能偷偷联网查资料。和人类这个珠穆朗玛峰的差距，有AI能克服吗？让我们静待结果。参考资料：https://x.com/Hesamation/status/2036861818321146306https://arcprize.org/arc-agi/3https://docs.arcprize.org/https://x.com/fchollet/status/2036881543973790004 免责声明：本文版权归原作者所有。本文所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认版权并按国家标准支付稿酬或立即删除内容！本文内容为原作者观点，并不代表本公众号赞同其观点和对其真实性负责。 为您发布产品，请点击“阅读原文”

什么？激光雷达也有“邪修”？ 真的有，你还不得不服。 速腾聚创刚刚发布2025年业绩： 全年营收19.41亿，同比增长17.7%; 激光雷达总出货91.2万台，同比增长67.6%； 四季度首次实现盈利，金额1.04亿元。 创业12年，速腾成功“上岸”，但拆解背后的业绩数据，发现速腾聚创的“姿势”很独特： 友商盈利靠车载，拼量产拼性能拼成本，10年不可谓不艰辛。 速腾聚创呢，车载业务稳定TOP2，也在快速增长，但在2025年打出“神之一手”： 抓住具身智能浪潮，一个季度的功夫，直接盈利上岸了。 速腾聚创2025：盈利上岸 先快速过一遍速腾聚创2025年业绩基本面。 首先是营收，2025年总额为19.41亿，同比增长17.7%： 带动营收上涨的，是出货量激增，全年一共卖了91.2万台，同比增长67.6%： 不过，从全年经营角度看，速腾2025年仍然是亏损的： 全年净亏损1.45 亿元。但去除股权激励这样的非现金支出，实际上速腾2025年亏损为0.54亿元，同比大幅收窄86.5%。 按季度拆分一下盈利情况： 会发现速腾在2025年前三个季度分别净亏损：0.99、0.5、1亿元，总共是2.49亿元。 唯独第四季度，速腾突然实现单季盈利1.04亿元，成功扭转了前三季度的亏损态势，也把全年的净亏损拉回到5400万元这样的“平衡线”附近。 当然也是第一次实现季度盈利。 所以第四季度发生了什么？ 速腾聚创“邪修”——具身智能的“眼睛” 从车载激光雷达出货量来看，四季度速腾实现23.84万台，环比三季度增加37%左右，营收增长23.6%。 增长确实很快，但对比毛利率，四季度车载激光雷达为22.0%，环比增长只有4%左右（增长主要因素是核心芯片自研，相比外采节约成本）。 甚至整个四季度，尽管车载激光雷达出货量上涨了，但这一项业务的营收同比上一年反而还降低了。 这也是没办法的事，车圈卷太狠，车载激光雷达均价已经从2024年的近3000元，下降到如今的1800元左右。 也就是说，如果只有车载激光雷达这一项业务，实际上速腾聚创的盈利拐点，仍然还要按部就班，再奋斗一段时间。 但有了这项业务，一切都不同了： 速腾的机器人激光雷达，四季度卖爆了。 增速超级快，环比三季度增幅523.1%，同比去年四季度，出货量直接暴增2565.1%。 增速突破天际的驱动力下，即使上一年基数不大，2025年速腾的机器人激光雷达出货的绝对数量也足够恐怖——22.12万台。 和车载激光雷达出货量几乎五五开了。 这里解释一下，在速腾的分类中，机器人业务包括 “所有非车载移动机器人的激光雷达应用”，以割草机器人、商用清洁、人形机器人、无人配送等等为主要增长驱动。 至于L2+智能辅助驾驶，和“汽车机器人Robotaxi”，速腾统一归入“车载业务”。 机器人激光雷达出货量，和车载五五开，但营收、盈利的“效率”远比车载业务高得多。 前面说过四季度速腾车载激光雷达毛利率为22%，但机器人激光雷达的毛利率，高达37.3%——是的这项业务直接贡献营收3.47亿元，占比49%。 粗略算一下，毛利是3.47*37.3%=1.29（亿元）。 所以可以说，是机器人业务直接在2025年末，一举把速腾聚创带向盈利。 速腾产品为啥火了？ 机器人赛道，速腾聚创目前的方案主要有： 其中，四季度大量出货的最新方案是E1R： 而包括E1R在内，完成了官方称之为“数字化架构”的迭代升级。 这个称谓在业内还有争议，但底层技术突破，各家核心都瞄准SPAD-SoC芯片。 SPAD（单光子雪崩二极管）是一种能探测单个光子的超灵敏传感器，工作在“盖革模式”下——哪怕只有一个光子打进来，就会触发雪崩效应，瞬间产生大电流脉冲，其灵敏度是普通摄像头的100万倍。 速腾的突破在于，将SPAD接收面阵与数据处理SoC通过3D堆叠工艺集成在一颗芯片上，实现“光电算”一体化： VCSEL+SPAD-SoC架构对比之前流行的大部分激光雷达，之所以叫“降维打击”，体现在三个方面。 首先是性能代差，也就是线数/精度全面突破，线数轻松突破千线以上，探测距离突破500米，精度也从厘米级，提升到0.5cm-3cm级别。 对于用户以及车企来说，还有成本优势。 比如从外购FPGA到自研SoC、整体从7颗芯片到2颗等等，速腾财报中已经有体现：2025年ADAS毛利率从13.4%→19.1%，机器人业务毛利率维持在37%-39% 高位。 当然还有不断提升的固态化程度，带来的可靠性。 不仅是机器人方案，速腾最新一代激光雷达，包括机器人和车载方案，都已经迭代到最新的VCSEL+SPAD-SoC方案。 激光雷达的第一次洗牌、大战，从Robotaxi起源，在量产辅助智驾中决出胜负，速腾、禾赛“两超”局面由此产生。 第一次“大战”的成果，一方面再次回到自动驾驶“初心”Robotaxi： 2025年产业、政策、技术、资本等等层面，Robotaxi进入了新阶段——规模化商用元年； 另一方面，L2+辅助驾驶路线因为端到端、大模型的突破，也有了升维的可能性—— 自动驾驶对激光雷达的要求，转变为高性能、低成本、高可靠性的三重平衡。 看起来正当打的半固态、中低线数激光雷达，其实很难再满足未来几年“竞速”需求：谁能最先洞察激光雷达的性能、成本、可靠性三重平衡下的最优解，提前迭代、储备最基础关键的“眼睛”，谁就很有可能在算法、运营的“持久战”中无后顾之忧，抢占先机。 比如，百度Apollo下一代RT7无人出租车，确定采用速腾产品；甚至有消息称，比亚迪新一轮产品改款，会采用速腾定制化方案，各个价格区间都可以兼容。 自动驾驶对于多模态大模型的探索，又自然而然延伸至物理AI、具身智能的范围。 所以对激光雷达赛道来说，具身智能、物理AI的浪潮可能是一次“重新洗牌”的新机遇。 这也是为何速腾的官网主页，已经自定位为AI驱动的机器人技术公司： 责任编辑：若风 文章内容举报

刚刚，零跑再次“不讲武德”。 零跑A10，有着非常诱人的配置单：激光雷达+车位到车位领航辅助驾驶、高通8295+8650双旗舰芯片、505km超长续航+油冷电驱... 最关键的是价格，起售价6.58万，顶配也仅8.68万，上面的配置全都有。 有人说，这是零跑在掀友商桌子，但在我看来，这更像是一场对10万级纯电SUV市场的“价值重塑”。 在发布会后的媒体群访中，零跑CEO朱江明特意提到，零跑A10是要媲美宝马MINI和奔驰smart的质感和做工。 言下之意，销量我要，质量我也有。 01 8万块拿下车位到车位 在此之前，激光雷达还从没有下放到8万级价格带，零跑A10的这颗激光雷达，有着最远300米的探测距离，140°广角探测，精度可达厘米级。 在包括激光雷达在内的27个智能感知硬件，以及有着200TOPS等效算力的高通8650芯片的加持下，零跑A10可以做到43项辅助驾驶功能，其中包括了颠覆这个价位的场景能力——同级唯一车位到车位的城区领航辅助驾驶。 而且是全场景覆盖，这意味着，它能从自家的车位一路开到公司，包括高速、城市道路、甚至停车场，甚至还能自主过闸机，识别闸机稳定停车，闸机打开后，自主起步并安全汇入主路。 当然，在停车场内，需要先让其学习路线，学习完成后就能做到巡航，沿学习路线驶出停车场，期间甚至还能自主转弯、跨越楼层、会车让行、礼让行人等。 这一点，此前我们已经提前详细体验过，详戳视频。 而且零跑A10还支持学习路线扩展更新，当行驶到这一地点的新区域时，后台可以无缝学习拓展与融合新区域路线。 既然都已经有了车位到车位级别的辅助驾驶能力，泊车辅助功能自然是手拿把掐，能支持垂直车位、平行车位、斜列车位、极窄车位、断头路车位等极限泊车场景，而且针对无车位线或者车位线损坏不清晰的场景，还有自定义车位功能，确认停车位置，系统能根据指定车位完成泊入。 如果遇到车位过窄，不方便上车、下车时，可使用离车泊入或者直线召唤 功能选择完车位后，用户下车通过手机APP遥控车辆完成泊入、泊出，还支持120米循迹倒车功能，这在同级别中也是独一份。 此外，辅助驾驶专属的小蓝灯也给配上了。 智能座舱的痛点，在这一价位的入门型小车上堪称“顽疾”，比如车机卡顿、交互简陋等，而零跑A10直接塞进了一块高通8295P座舱芯片，这一芯片的性能表现，应该无需过多介绍，以往只有在20万以上的车型才常见。 这个价位段的车型，普遍还在使用骁龙8155芯片，相比于8155芯片，算力提升7.5倍，CPU算力提升达2倍，GPU性能提升近3倍。 在加上全新Leapmotor OS接入了通义千问语音大模型，超级小零能持续对话上下文继承，还能做到多场景AI agent融合，满足吃、喝、玩、乐各种场景需求，这不仅是体验上的提升显而易见，也意味着在未来两三年内不会出现代差。 02 最长续航 505km 尽管在智能化硬件上都已经这么顶，但零跑并没有选择“勒紧裤腰带”，在其他方面，零跑A10同样没有遵循仅仅「够用」的原则。 在三电系统上，搭载的是90kW的七合一油冷电驱，散热效率优于水冷情况下，连续爬坡或高速不衰减，极速能达到160km/h，这也让其实现了百公里低至10.7度电的综合能耗，还支持车速150km/h巡航，实测连续30次零百加速也几乎无衰减 。 新车提供 39.8kWh 和 53kWh 两款磷酸铁锂电池可选，CLTC 续航分别是 403km 和 505km，支持2.5C级快充，最高支持133kW快充功率，从30%充至80%仅需16分钟，喝杯咖啡的功夫，就能补能250km。 而这样的续航，也代表着零跑给A10的定位绝不仅仅是通勤代步小车，周末想跑个短途跨城旅行，这个续航也不在话下。 此外，A10 配备了同价位唯一的爆胎稳定控制系统和底盘运动融合控制技术。 在高速爆胎或低附着力路面，底盘域控制器会毫秒级介入，通过调整电机扭矩和制动力来稳住车身姿态，能做到140km/h时速爆胎，瞬时调整车身姿态，积水路面稳定不打滑，仅有5.1米的最小转弯半径。 A10 的底盘结构是前麦弗逊、后扭力梁，这并不意外，扭力梁结构简单、占用空间小，是小车的标准答案。不一样的是，零跑把扭力梁带来的空间优势发挥到了极致。 88.1%的得房率，让A10 后备厢的基础容积就达到了602L，把二排座椅放倒后，还能达到1549L，如果你掀开全平的后备箱盖板，你还能看到一个高达106L 的下沉储物舱，放一个 20 寸的登机箱绰绰有余。而且它采用了可冲洗设计，带着泥水的户外装备等，还能单独存放。 另外，A10 全车有34处储物空间，甚至在主驾座椅背后还设计了一个折叠小桌板，这在这个价位下出现这样的配置，还是相当罕见的。 空间魔术还延伸到了二排座椅上，坐垫长度达到了495mm，它还复刻了类似本田魔术座椅的「上翻」功能，把坐垫掀起来，后排瞬间变成一个巨大的储物空间，自带39L隐秘储物区，还能释放出最长587mm扩展空间，塞进一辆折叠自行车或者大型犬都绰绰有余。 另外，为了把二排头部空间做到极致，A10把遮阳帘结构与天幕玻璃空间压缩到 5mm。帘布滑槽厚度压缩到6.5mm，最终实现二排头部空间达到了979mm，全景天幕的面积都达到了1.55平方米。 同样，内饰上也出现了这个价位下难得的精致感，手肘触碰到的地方几乎没有10万元级SUV惯用的“硬塑料”，全车软包覆盖面积达到了2.63平方米，方向盘都采用了Lafa 5同款的软包材质，还有256色的氛围灯。 而且还标配8.88英寸液晶仪表+14.6英寸中控大屏，还是2.5K高清分辨率，配备了 12 个扬声器，功率达到540W，支持7.1声道，还有着首创的创新IP Bar设计，右端集成可拆卸香薰模块加256色氛围灯，也支持DIY扩展接口。 03 百万零跑的关键一跳 作为A系列首款战略车型，零跑A10的意义不可谓不大。 一方面，零跑在2025年拿下全年近60万辆的销量，同比增长103%，不仅实现了季度盈利，累计交付也突破120万台。 进入2026年，零跑提出了要冲击百万销量的目标，这意味着要在高基数上还要实现70%的增长，这个增幅在当下竞争激烈的市场环境中并不轻松。C 系列虽然稳健，但要实现体量的翻倍，必须依靠更加走量的A系列在10万级市场完成大规模的扩张。 而最先发布的零跑A10，必然是今年百万销量的核心担当，而且还是一款全球车型，即将在 40 个国家上市。 从炸裂的产品力上也能看出，零跑对于A10寄予的厚望。 零跑这次A10的发布节奏相当干脆，直接选择上市公布售价并同步开启销售，没有预售环节，这意味着零跑对自己的最终价格有足够信心。 但让零跑A10真正炸场的不是某一个配置，而是它能把激光雷达、8295P座舱芯片、500km续航这些同级唯一的配置，全堆在一个不到10万的车壳子里。 零跑凭什么能做到这么便宜？ 在零跑A10上市前夕，零跑公布的财报揭示了一点，零跑的整车自研自造比例达到了 65%，包括了车灯、座椅、油泵、甚至内饰的树脂配件。零跑共计拥有17个零部件工厂。 这让 A10 在定价时拥有了极高的自由度。省去了中间商的差价，这些被挤出来的利润空间，最终变成了车顶的那颗激光雷达，变成了座舱里的芯片。 零跑A10的出现，就像往5-10万级纯电市场扔下了一颗深水炸弹，在10万级纯电主流市场已进入高增长但低体验的尴尬期下，这既是行业痛点，也是零跑A10的机遇。 责任编辑：若风 文章内容举报

快科技3月27日消息，智己LS8已开启预售，新车共计推出大五座和大六座4款车型，预售价为27.18-32.18万元，预售权益价为25.98-30.98万元。 官方海报显示，智己LS8预售45分钟小订突破10000台。 作为全新车型，智己LS8的配置优势极为鲜明，将百万级的底盘配置，下放至30万价格段。 车辆全系标配灵蜥数字底盘3.0、双电机矢量四驱系统、同级唯一双向24°智慧后轮转向系统、全线控四轮转向系统同级首发等。 车内副驾提供零重力座椅，支持加热/通风/气袋按摩，5座车型二排专属132度躺角沙发椅；6座车型二排提供两个独立的宽适座椅，支持机械按摩功能，后排有21.5英寸后排娱乐屏。车内还配备了12.3L的车载冰箱、地暖系统和25扬声器的7.1.4声道B&O音响。 采用灵蜥数字底盘3.0，配备前双叉臂+后多连杆悬架，闭式空气悬架+CDC阻尼减振器，全系标配双向24°四轮转向，最小转弯半径4.85米。全线控四轮转向，半圈即可打满，方向盘行程多档可调。 动力上，车辆搭载1.5T“恒星”超级增程动力系统，最大功率390kW，峰值扭矩670Nm，CLTC最大纯电续航为430km，综合续航1605km，800V超快充平台，30%-80%充电12分钟，新车0-100km/h加速4秒级。 【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技 责任编辑：若风 文章内容举报