AI新闻

09:29

DeepSeek发布梁文锋署名新论文，开源相关记忆模块Engram

DeepSeek于12日晚发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》（基于可扩展查找的条件记忆：大型语言模型稀疏性的新维度）。该论文为北京大学与DeepSeek共同完成，合著作者署名中出现梁文锋。论文提出条件记忆（conditional memory），通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下显著提升模型在知识调用、推理、代码、数学等任务上的表现。同时，DeepSeek开源相关记忆模块Engram。（广角观察）

来源：钛媒体

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型

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09:27

刚刚，梁文锋署名开源「记忆」模块，DeepSeek V4更细节了

DeepSeek 联合北京大学发布新论文，提出条件记忆（conditional memory）以解决现有 Transformer 缺乏原生知识查找机制的问题。通过引入 Engram 模块，实现了 O(1) 时间复杂度的知识检索，显著提升模型性能。此研究揭示了神经计算与静态记忆间的最优权衡关系，为下一代稀疏大模型提供关键建模原语。

🔗 [DeepSeek 开源武器库]：https://github.com/deepseek-ai/Engram
🔗 [核心技术战略白皮书]：https://github.com/deepseek-ai/Engram/blob/main/Engram_paper.pdf

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型

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09:27

Anthropic深夜放出王炸，白领饭碗要被AI砸了？网友：不支持Linux，差评

Anthropic 的 Claude Code 超越了编程助手的角色，成为多任务数字同事。基于这一发现，Anthropic 推出了 Cowork，一款面向日常工作的智能协作工具，支持文档整理、报告生成等非编码工作。Cowork 引入了虚拟机隔离和浏览器自动化等功能，旨在提供更安全且高效的用户体验。它不仅标志着从‘对话助手’到‘数字同事’的转变，还强调了用户在实际工作环境中的协同需求。

🔗 [Cowork 研究预览版介绍]：https://claude.com/blog/cowork-research-preview
🔗 [Boris Cherny X 发帖]：https://x.com/bcherny/status/2010809450844831752
🔗 [Reddit 讨论串]：https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1qb6qv1/introducing_cowork_claude

来源：36氪

# AI智能体 # 多模态AI # 模型突破

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09:26

梁文锋署名新论文，DeepSeek V4架构首曝？直击Transformer致命缺陷

DeepSeek联合北大发布新论文，直击Transformer缺乏原生知识查找机制的痛点。通过引入Engram模块，实现了O(1)时间复杂度的知识检索，显著提升了模型在推理、代码及数学任务上的表现。这一创新不仅解决了计算效率问题，还为稀疏化LLM提供了新的方向。研究发现MoE与Engram之间存在U形scaling law，表明两者间需找到最优资源配比以实现性能最大化。

🔗 [认知原点]：https://github.com/deepseek-ai/Engram/blob/main/Engram_paper.pdf

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型

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04:48

Anthropic宣布推出医疗版Claude，继OpenAI发布ChatGPT健康版之后

Anthropic紧随OpenAI的步伐，推出Claude for Healthcare，专为医疗提供者、支付方及患者设计。相较于ChatGPT Health侧重于患者端聊天体验，Claude通过连接至CMS数据库等关键资源，显著加速了研究过程与报告生成，尤其在预授权审查方面展现优势。这不仅解放了医生的时间，让他们能更专注于诊疗，同时也为医疗机构提供了前所未有的效率提升。

🔗 [TechCrunch报道原文]：https://techcrunch.com/2026/01/12/anthropic-announces-claude-for-healthcare-following-openais-chatgpt-health-reveal/

来源：TechCrunch AI

# AI对话 # 多模态AI # 模型突破

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21:30

看遍CES2026：从21个AI硬件，看透AI落地的三个趋势

CES 2026 展示了 AI 硬件的三大趋势：物理AI与具身智能走向主舞台，端侧AI能力增强并实现生态协同，以及超级个性化服务开始具象化落地。这些趋势不仅预示着AI正以更实用的方式融入日常生活，还揭示了未来AI硬件将更加注重用户体验和实际问题解决。无论是能理解指令的机器人、还是通过骨传导技术享受音乐的棒棒糖，都展示了AI在不同场景下的无限可能。

来源：36氪

# 具身智能 # 物理AI # 端侧AI

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17:20

中国高校屠榜2026 CSRankings，上交清华并列第一，北大AI封神

中国高校在2026 CSRankings全球计算机科学排名中大放异彩，清华与上交并列第一，北大AI领域独占鳌头。中国高校不仅在总榜上占据七席，在AI领域更是包揽前八名，展现出强大的科研实力和国际竞争力。这标志着中国计算机科学教育和研究进入新时代，对于追求学术卓越的职场人来说，是不可错过的趋势信号。

🔗 [CSRankings开源武器库]：https://github.com/emeryberger/CSrankings
🔗 [全球CSRankings战略白皮书]：https://csrankings.org/#/fromyear/2025/toyear/2026/index?all&world

来源：36氪

# AI对话 # 多模态AI # 模型突破

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17:20

2025 AI 年度复盘：读完200篇论文，看DeepMind、Meta、DeepSeek ，中美巨头都在描述哪种AGI叙事

2025年，AI技术从’暴力美学’转向基础研究，重点突破流体推理、长期记忆、空间智能及元学习四大领域。Test-Time Compute引领AI学会慢思考；Titans架构与Nested Learning打破Transformer无状态假设，增强模型记忆能力；视频生成迈向物理规律理解。强化学习在工程优化中取得显著进展，但其性能提升存在天花板。这些革新正逐步解决AGI瓶颈，推动AI向更聪明而非更大规模发展。

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型

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17:19

2026大模型伦理深度观察：理解AI、信任AI、与AI共处

2025年，AI大模型技术突飞猛进，但其内部运作机制仍如同‘黑箱’。可解释性和透明度成为确保AI安全、可靠的关键。最新研究如电路追踪和模型内省揭示了AI决策路径，但也发现思维链监控存在不忠实问题。模型规范作为新探索，增强了AI行为的公开透明性。尽管面临多重挑战，可解释性领域正吸引大量资本与政策支持。

来源：36氪

# 多模态AI # 模型安全 # 生成模型

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16:17

复盘CES2026，要抓住几个核心趋势

CES2026揭示了AI硬件创新的四大趋势：实用性与垂直细分、物理AI崛起、第二大脑设备竞争加剧、以及AI驱动的连接技术。英伟达推出Rubin架构和Alpamayo系列开源模型，推动自动驾驶等应用落地。智能眼镜、AI宠物、录音设备等产品纷纷亮相，展现出AI融入日常生活的潜力。同时，Matter协议成为实现设备间无缝连接的关键。

🔗 [英伟达开源武器库]：https://github.com/nvidia/Alpamayo
🔗 [Matter战略白皮书]：https://csa-iot.org/matter/

来源：36氪

# AI硬件 # 多模态AI # 模型突破

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16:06

具身开源模型新王！千寻Spirit v1.5模型登顶 RoboChallenge，终结 Pi0.5领跑时代

千寻智能的Spirit v1.5模型以总分66.09，成功率50.33%的成绩登顶RoboChallenge榜单，超越了美国Physical Intelligence的Pi0.5。这标志着国产具身智能模型首次在该领域取得领先地位。Spirit v1.5不仅在插花、水果入篮等任务中表现优异，在贴胶带这类高难度任务上也实现了双倍于对手的成功率。其成功关键在于采用多样化预训练数据策略，大幅提升了模型对真实世界不确定性的适应能力。此开源项目为学界和产业界提供了全新的技术路径。

🔗 [开源武器库]：https://github.com/SpiritAI/Spirit-v1.5
🔗 [认知原点]：https://arxiv.org/abs/2601.04587

来源：量子位

# 具身智能 # 开源项目 # 模型突破

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14:51

具身智能开年最大融资，字节红杉领投10亿

具身智能领域迎来资本热潮，自变量机器人获10亿A++轮融资，由字节跳动、红杉中国领投。这标志着国内顶级互联网巨头对独立基础模型路线的高度认可。自变量的WALL-A系列大模型及量子系列机器人正逐步构建起一套可持续进化的具身智能体系，为未来机器人技术的发展奠定了坚实的基础。

🔗 [自变量官网]：https://www.x2robot.com/
🔗 [新闻详情]：https://mp.weixin.qq.com/s/92U2n8wyDxzXCxz8JHGoFQ

来源：量子位

# AI智能体 # 具身智能 # 模型突破

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14:13

2026年具身智能前瞻与警言

具身智能行业在2026年将迎来关键转折，资源配置向数据侧倾斜，消费级产品进入市场检验期，供应链成熟与专业分工明确化。企业需避免重复造轮子，聚焦于差异化竞争与现金流管理。技术发展将从模型转向数据驱动，解决数据采集难题成为当务之急。

来源：36氪

# AI智能体 # 具身智能 # 模型突破

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13:11

谷歌联合沃尔玛等零售商扩展AI模型购物功能

美国谷歌公司1月11日表示，将与沃尔玛公司等大型零售商合作，扩展其“双子座”人工智能（AI）模型的购物功能，推动双子座应用从“智能助手”升级为可直接完成交易的“虚拟商家”。据介绍，双子座应用将引入“即时结账”功能，消费者在聊天界面内即可从部分商家完成商品购买，无需打开该应用以外的界面。（新华社）

来源：钛媒体

# AI对话 # 多模态AI # 模型突破

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13:11

AI重构自动驾驶：Motional重启Robotaxi，赌上2026拉斯维加斯终局

自动驾驶行业正经历从‘规则驱动’到‘AI驱动’的转型，Motional通过重构技术底座，采用端到端AI架构应对挑战。这不仅是一次企业战略转向，更是全球L4级自动驾驶路线的集体升级尝试。2026年拉斯维加斯将成为其全无人商业服务的试金石，成败在此一举。掌握AI核心能力、实现技术与商业平衡者，方能笑到最后。

来源：36氪

# AI智能体 # 多模态AI # 模型突破

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12:53

具身智能数据战开打！每个普通人都能上手，边采边筛，只投喂机器人爱吃的丨穹彻

具身智能数据采集迎来革命！RoboPocket让普通人也能随时随地贡献高质量训练数据，边采边筛确保每条数据都精准服务于模型进化。内置‘数据价值中枢系统’实时评估、引导与调度，显著提升模型在复杂环境下的执行鲁棒性与任务完成效率。这不仅解决了传统UMI方案的‘不可能三角’问题，更推动了数据采集从专业体系向社会化网络转变，为行业带来全新范式。

来源：量子位

# 具身智能 # 数据采集 # 模型训练

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10:04

谷歌Gemini和苹果的顶级华人科学家离职创业，剑指AGI

前谷歌 DeepMind 资深研究员 Andrew Dai 和苹果研究科学家 Yinfei Yang 携手创立 Elorian，瞄准视觉推理（Visual Reasoning）领域，种子轮融资目标高达 5000 万美元。Elorian 致力于构建原生多模态模型，使 AI 能够同时理解和处理文本、图像、视频和音频，直接感知物理世界的逻辑。这标志着大模型战场正从单纯的文本生成转向多模态理解与物理世界交互的新阶段。

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型

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09:02

字节、美团、阿里同时押注，自变量完成10亿元A++轮融资

据了解，自变量机器人宣布已完成10亿元A++轮融资。本轮融资由字节跳动、红杉中国、北京信息产业发展基金、深创投、南山战新投、锡创投等顶级投资机构及多元地方平台联合投资。据了解，这也是深创投AI基金成立以来的第一笔投资。值得关注的是，除字节外，自变量在此前的融资中也先后获得了美团、阿里的投资，是国内唯一同时被这三家互联网大厂投资的具身智能企业。 (第一财经)

来源：钛媒体

# AI智能体 # 具身智能 # 模型突破

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09:00

硅谷大空头杀回来了，做空甲骨文，英伟达万亿AI泡沫要崩？

硅谷激辩：Michael Burry、Jack Clark等大佬对AI行业的未来持悲观态度。Burry认为当前AI领域的资本支出与实际收入间存在巨大鸿沟，而高昂的运营成本使得盈利模型难以实现。他预测，若OpenAI估值达到5000亿美元，将毫不犹豫地做空。同时指出，英伟达的优势并不持久，未来可能被更高效的解决方案取代。这场讨论揭示了AI领域潜在的巨大风险与挑战，提醒投资者警惕即将到来的‘泡沫破裂’。

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型

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08:59

CES这些AI健康硬件太奇葩，能测尿的马桶，还有镜子能看寿命

AI技术正从效率提升转向健康管理，CES 2026上多款产品展示了这一趋势。从监测睡眠呼吸暂停的Ringconn Gen 2戒指到整合家庭健康数据的蚂蚁阿福应用，再到智能调整睡姿的Stareep SmartSleep床系统，以及无感尿检的vivoo Smart Toilet和评估长寿指数的NuraLogix Longevity Mirror，这些创新不仅提升了健康监测的便捷性，还通过个性化建议改善了用户的日常生活质量。

来源：36氪

# AI健康 # 多模态AI # 生成模型

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