AI发展需法治边界，守护科技工作者权益
作者：张悦摄影：赵仲弈近期，AI数字分身、人格蒸馏等概念在网络上引发热议。所谓人格蒸馏，即利用AI提取并浓缩某人的思维模式、语言风格、决策逻辑及行为习惯，封装成可运行的技能包，使其能以该人的口吻行事。华东政法大学教授、市科协法咨委主任叶青指出，AI技术的迅猛发展，正持续突破现有法律界限。这些看似是技术应用的争议，实则是法律的核心命题。当个人知识经验被汲取复刻，原创价值如何认定？劳动者权益又该如何保障？本次“科创无界 法治有度”沙龙汇聚了法律、科技、产业界专家，共同探讨AI变革下的权益问题。市科协党组书记韩
抓住AI变革浪潮：普通人如何借力实现财富跃升
——普通人的人工智能创富实战手册2026年，人工智能早已不是实验室里的幻想，它正深刻地影响着我们的日常生活。从ChatGPT到Sora，从无人驾驶到智慧医疗，AI正以惊人的速度重构整个世界。那么问题来了：面对这场AI浪潮，普通人该如何应对？是消极等待被技术淘汰，还是积极拥抱变化、借势而起？答案不言而喻——掌握与AI协同的技能，让它成为你财富增长的引擎。AGI被看作是AI领域的“终极目标”。不同于目前只能处理特定任务的“弱AI”，未来的AGI将具备类似人类的通用智能，能够学习、推理、创造，甚至可能产生自我认
AI 教父另辟蹊径：硅谷押注新范式
近三年间，人工智能领域几乎沿袭同一轨迹迅猛发展。从 GPT-4 到 Claude，从 Gemini 到 DeepSeek，业界共识日益清晰：只要积累更多数据、构建更大模型并投入更强算力，就能无限逼近通用人工智能（AGI）。这一逻辑驱动了近年来全球最大的科技投资热潮。OpenAI 估值高达数千亿美元，Anthropic 跻身企业 AI 市场核心阵营，巨额资本涌向基础模型赛道。绝大多数初创公司都在琢磨如何利用现有模型开发应用，却鲜少有人重新审视一个更根本的命题——当前的大模型路径，是否真是通向 AGI 的终极
脑细胞融合AI：通往AGI的混合智能新路径
当下的AI缺乏真正的理解力。那么，若将脑细胞与AI结合，实现软硬一体，是否能造就真正的智能体呢？这一设想极具启发性！将生物大脑与人工智能相融合，正是众多科研者致力探索的领域。你提及的“脑细胞+AI”已催生出一门前沿学科——类器官智能（Organoid Intelligence, OI）。针对你的疑问，答案是：存在可能，但这更像是一次“硅基与碳基的深度联姻”，而非简单的机械拼合。不妨将此过程视为给一位算力惊人却只会死记硬背的“书呆子”（现有AI），植入一个充满灵感的“直觉大脑”（生物神经元）。以下解析这种融
MiniMax：通用AI赛道的A股新龙头
MiniMax（上海稀宇科技有限公司）作为全球顶尖的通用人工智能技术企业，创立于2022年初，秉承“与所有人共创智能”的愿景，全力推进通用人工智能（AGI）的实现。技术优势：自主研发涵盖文本、语音、图像、视频、音乐等多模态的大模型体系，拥有强大的代码生成、Agent交互以及长文本处理能力；产品矩阵：包括MiniMax Agent、海螺AI（Hailuo）、MiniMax Audio、Talkie/星野等AI原生应用，同时向企业及开发者开放API服务平台；市场表现：截至2026年，业务覆盖全球200多个国家
AI大牛观点集锦：2026年6月顶级研究者的前沿思考
人工智能领域从来不缺乏关注点和深度思考。近期，多位行业领军人物分享了他们对AI未来的最新见解：无论是MoE架构的效率提升，还是世界模型的发展路径，亦或是算力投入的指数级增长，这些顶级专家的观点都值得我们细细品味。X 🔥 热度指数👉 MoE架构的核心在于高效激活在审阅GPT-5的推理代码后，Karpathy对MoE路由的优化印象深刻。在MoE架构里，每个token仅需激活少量专家，GPT-5中每token仅激活2/128的专家，却展现出惊人效果。他强调的重点并非单纯增大模型，而是提升架构效率。这启示我们：未
马斯克重磅预言：AI抢饭碗，机器人进家门，月球基地成真
别再为房价或股市发愁。马斯克在2026年的多次访谈中抛出了一系列震撼世界的预测：通用人工智能（AGI）今年就要实现、人形机器人明年就要上市、未来的工作可能仅仅是一种“爱好”……信息量实在太大，我帮你提炼一下重点👇 🤖 01 AGI今年成真！你的饭碗还稳吗？ “人类已经抵达了技术奇点。”马斯克在1月的播客中直言：通用人工智能（AGI）将在2026年变为现实。等到2030年，AI的总智力将超越全人类，而且每年性能提升10倍！ 更令人担忧的是——AI目前已经取代了超过50%的白领岗位。任何在电脑前进行数据分析、
复旦铁三角重磅亮相：STI-WM 模型重塑物理 AI 新路径
新智元讯当下，通用人工智能的角逐已从虚拟数字领域全面延伸至实体物理世界，具身智能与机器人大脑已成为 AGI 赛道决胜的关键高地。目前业内主流的 VLA 视觉语言动作模型、通用世界模型及视频推演方案，普遍面临空间感知精度欠缺、物理逻辑约束匮乏、长时序规划能力不足、真机部署鲁棒性差等诸多瓶颈，难以支撑机器人实现真正的自主感知、推理、决策与稳定交互。正值物理 AI 产业快速演进的关键时刻，深耕世界动作模型底层技术五载的复旦系科创企业眸深智能，正式发布 STI-WM 时空一体世界动作模型（Spatiotempor
2026年5月31日:全球AI与机器人领域最新进展
国内1. 2026沈阳机器人大会盛大启幕5月31日至6月2日，以“新质引领发展，智造链接未来”为核心议题的2026沈阳机器人大会正式举办，活动采用“3+6+6+N”创新模式，专注具身智能、人形机器人等热点方向，汇聚中韩等7个国家近400名专家学者与企业代表共襄盛举。2.宇树科技亚洲首个“具身智能体验中心”落成作为全球人形机器人出货量领军企业，宇树科技在上海静安区建立了亚洲首个“具身智能体验中心”，全面开放人形机器人全系产品体验，加速具身智能技术向日常生活场景渗透。3.四大部委联合部署全民AI素养提升行动中
AI周报：AGI 进程缓慢，多模型与工具重磅更新
今日精选观点：“当下的 AI 技术距离真正的通用人工智能 AGI，仍有漫长之路。”该论断出自 AI 界资深学者 Gary Marcus，是他时隔六年，重新审视 2020 年对 AGI 预测后得出的新结论。👇 资深专家六载复盘 AI 演进：迈向通用人工智能 (AGI) 的三大短板，仅攻克其一 1 Krea 2 基础模型 API 正式开放 Krea 2 作为一款从零开始训练的基础模型，现已通过 @fal、@ComfyUI 及 @NousResearch 的 Hermes Agent 开放 API 接口，在美学
智谱AI上市138天：股价飙升12倍的疯狂与隐忧
2026年5月28日 | 股价1500港元 | 市值6600亿港元 | 涨幅1191%2026年5月28日，智谱盘中冲高至1500港元，市值突破6600亿港元，稳坐港股唯一的千元股宝座。上市仅138个交易日，发行价116.2港元飙涨1191%：一家持续巨额亏损的企业，何以撑起6000亿市值？SWE-Bench Pro 58.4%，问鼎全球榜首！首次超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6中国本土模型首次在真实软件工程基准测试中力压美国顶级闭源模型。摩根士丹利预测：被动资金12.5-17.5亿美元
临界点已至：2026年AI产业变局与演进路径全景分析
5595字 | 13分钟阅读2026年，人工智能产业已跨越技术验证的"探索期"，步入规模化应用与价值创造的核心阶段。本研究系统梳理了当前AI发展的五大关键特征：技术层面，模型能力趋于稳定但向智能体化跃迁加速，中美技术差距已基本消除；产业层面，算力与能源成为决定竞争态势的硬通货，全球AI格局迎来"分水岭时刻"；应用层面，AI正从"数字空间"大规模拓展至"物理空间"，现实世界的智能化成为创新主阵地；治理层面，技术扩张速度远超社会系统的适应速度，安全评估与伦理框架面临重大考验；劳动力层面，生产力提升伴随结构性失
中国AI立法驶入快车道,教皇为何给AGI泼冷水?
早安，硅基观察员们。我国将加快推进人工智能健康发展综合性立法工作坦白说，今天最值得关注的消息来自政策层面。我国将加快推进人工智能健康发展综合性立法工作，同时推动低空经济立法等任务。这不是某个部门的通知，而是立法层面的重大举措。这标志着AI行业将从「野蛮生长」转向「规范发展」的新纪元。之前业界担忧的数据隐私、算法偏见、深度伪造等问题，未来将有清晰的法律边界。对创业者而言，合规成本会上升，但市场不确定性会下降。Jesse的比喻：过去AI行业像在无人区飙车，如今红绿灯和限速牌即将安装到位。📎 立法: itnew
AI 知识库焕新：Trae 企业级实战笔记
AI 学习资源库迎来更新：Trae 企业级研习实录 原社群正在升级转型，深耕 AI 领域从理论根基到落地应用：知识汇总：Trae 官方资料研习精要 Anthropic 官方学院课程笔记概览 Google AI 专业认证学习笔记 Google Agentictificate 与 Anthropic 学院证书汇总 英伟达 NVIDIA GTC 2026 大会学习笔记集锦 本次更新内容源于此前陪同爱人练车期间，本人现场梳理的心得记录 字节跳动推出的 Tree 虽属优质产品，但相较于全球顶尖 AI，特别是 aut
AI圈今日要闻 | 2026/5/26 - 前沿技术速递
今日为2026/5/26，特为你汇集全球AI顶尖研究者、创业者、工程师的最新深度洞察，一同关注今日AI领域的新动态。X / Twitter 🔥 热度指数: 超高👉 深度剖析GPT-5推理引擎代码：关键不在于大，而在于高效Karpathy刚研读完GPT-5的推理代码，最深刻的感受并非模型规模，而是其MoE路由优化令人惊叹。每生成一个token仅需激活2/128个专家模块，但效果依然卓越。这意味着大模型的未来不在于更大，而在于更高效。Karpathy特别指出："许多人仍在堆砌参数，但真正的突破在架构层