AI日报 | 马耳他全民免费获ChatGPT Plus，OpenAI架构重组Brockman全面掌权
📏 全文约1600字 | ⏱️ 阅读约4分钟 | 📅 统计截至2026年5月17日OpenAI 宣布，将为美国 Pro 用户推出 ChatGPT 个人财务管理功能的预览版本。核心亮点在于：通过 Plaid 安全接入超过 1.2 万家银行和金融机构，自动进行支出分类、生成可视化数据面板，涵盖投资组合业绩、订阅服务管理以及待支付账单跟踪等模块。据统计，目前每月已有超过 2 亿用户通过 ChatGPT 咨询预算和投资相关问题——这是一个庞大的存量市场。GPT-5.5 的推理能力提升为该产品奠定了技术基础，使得
AI动态：林俊旸创业获20亿估值、Anthropic企业客超OpenAI、谷歌AI隐私泄露
今日AI领域可谓风波不断。前千问项目掌舵人林俊旸正式开启创业之旅，公司估值飙升至20亿美元；Anthropic在企业客户规模上悄然超越OpenAI；而谷歌AI助手却意外将用户真实手机号暴露给陌生个体。原阿里千问大模型技术领军人林俊旸近日选择独立创业，新公司聚焦世界模型与具身智能两大核心领域，估值已达20亿美元，红杉中国及高榕创投正积极接洽。他此前因反对千问团队拆分方案而离职，此次集结了来自字节、腾讯及海外背景的精英团队，其技术路线与杨立昆、李飞飞等顶尖AI学者不谋而合。作者随想：在产品尚未面世之际便获20
DeepMind推出Genie 2.0：AI世界模型新突破
近日，谷歌旗下的DeepMind团队推出了新一代“世界模型”Genie 2.0。这一人工智能系统能够根据用户提供的文本描述或简单草图，在几秒钟内生成具有自洽物理规则、支持自由探索与交互的2D虚拟环境，大幅降低了互动内容创作的技术门槛。根据发布的信息，Genie 2.0的核心突破在于将人工智能的“理解”能力从静态像素提升到了动态世界模拟的层次。系统生成的并非固定图像，而是一个“状态空间”，其中物体之间可以发生碰撞，角色能够进行跳跃、移动等交互行为，环境也能对交互做出符合物理常识的反馈。该模型基于超过1000
World Models：AI开始拥有物理直觉
你有没有这种感觉——ChatGPT能写诗编代码，Claude能帮你修bug，确实厉害对吧？但你注意到一个关键问题没：在它们眼中，世界不过是一堆文字符号。它不懂水往低处流。它不懂松手物体就会坠落。它不懂推一下桌子，桌子会滑动然后静止。它掌握了全世界的知识，却没有任何物理感知。这个问题，如今终于受到重视了。5月12日，MIT Technology Review发布文章，将World Models（世界模型）列为「当前AI领域最重要的10件大事」。执行主编Niall Firth专门录制了一段视频——"W
万亿押注“世界模型”：AI 新纪元与机器人未来
近一年半以来，逾百亿美元资金涌向这一构想。Yann LeCun 告别 Meta 投身构建此类模型。Danijar Hafner——其 Dreamer 系列被视为基于模型的强化学习领域最具影响力的成果——离开 DeepMind 致力于商业化。NVIDIA 开源了全套技术栈。OpenAI 终止了 Sora 项目，将此举定义为转向“面向机器人的世界模拟”，随后团队负责人在三周内离职。如今多数被称为“世界模型”的产品，实则并非真正的世界模型。该术语现已囊括视频生成器、强化学习梦境引擎、抽象表征学习器及动作预测基础
AI 赋能 ITER：人造太阳的智慧引擎
2026 年 4 月下旬，法国 ITER 总部召开的“公私聚变合作论坛”上，一场聚焦 AI 与核聚变深度交融的研讨引发了全球业界的强烈反响。来自 ITER 组织、NTT Data、NVIDIA 及 Gaia Lab 的专家们共同指出了一个关键趋势：在聚变能源从实验探索转向工程落地的攻坚期，AI 已成为打破数据孤岛、推动装置建设与高效运行的核心产业引擎。打造产业通用语与传统互联网 AI 依托海量廉价数据不同，聚变领域面临着“数据昂贵且稀缺”的结构性难题。托卡马克装置每次等离子体放电成本高昂，且数十年积累的历
世界模型与强化学习：物理AI的双重基石
4月25日，Momenta在北京国际车展上举办了以"Momenta R7，物理AI序章"为主题的分享活动。四位合伙团队共同出席，围绕Momenta的技术理念、产品实力与全球商业化应用等议题进行了深入交流，正式宣告Momenta R7强化学习世界模型实现量产首发，这标志着智能驾驶从"感知世界"向"理解世界"的跨越，物理AI正式从概念走向规模化量产。Momenta宣布，已成功交付超过70款量产车型，累计定点车型数超过200款，量产覆盖十余个国家和地区。搭载Momenta系统的车辆规模已超过80万台，最快不到4
徐扬生：AI 深化之路需融汇东西方哲学智慧
本文整理自徐扬生教授于2026年1月24日在翔龙鸣凤科学论坛发表的主旨演讲。我们正致力于构建世界模型，但该如何构建？何为智能？如何评估智能？怎样的智能才算“优秀”？AI与人类的边界究竟何在？AI是否应成为人们理想中的“乖孩子”？我们究竟在追寻什么？是真理还是共识？若这些问题未厘清，AI的发展路径或将大相径庭。常有人问：AI究竟会取代什么？我的观点是，最具颠覆性的创新，AI难以替代。我将人群大致分为三层：顶层15%从事开创性工作。AI无法造就爱因斯坦，即便看到苹果落地，也不会领悟力学原理。底层15%多从事强
AI浪潮席卷机器人领域：宇树GD01开启安全与智能驾驶新篇章
在资本热潮与科幻设想相互碰撞之际，AI与机器人正从研究机构步入实际应用——从“中间商赚差价”的灰色地带，到可量产的变形机甲带来的交通变革，再到世界模型使机器具备“预测”能力。技术飞速演进，合规要求与数据隐患相伴而生，一场关于发展方向的竞争已悄然展开。当孙宇晨、特朗普家族和傅盛等大佬争相投资AI中间平台，看似“1元换285万Token”的诱人价格背后，却隐藏着账号封禁、服务中断、数据泄露的巨大风险。这种中间商模式究竟是降低技术门槛的创新基础设施，还是被忽视的风险地带？从OpenRouter的13亿美元估值到
2026中国AI具身智能技术路线图
多模态感知：整合视觉、触觉等多元信息，达成自主且高效的环境认知。智能决策：依托大模型将复杂任务分解为可执行的单元动作，并拥有自我审视与修正功能。行动控制：关键技术由VLA（视觉-语言-动作）迈向WAM（世界-动作模型），构成具身智能的核心。语义导航：从传统几何路径规划进化为语义导航，不仅到达目标点，更为后续作业奠定基础。策略优化：作为实现具身智能的核心技术，经由试错与奖惩机制完善行动策略。人机协作：涵盖语音对话与人机协同作业，是医疗、家居等领域的重点。集群协同：使多机器人如同蜂群般分工合作，执行复杂任务。
2026：AI走向具身觉醒
2026：人工智能的“具身”落点与物理世界的加速唤醒 回看站在2026年的门槛上，我们正在跨过一个意义重大的转折。若说此前数年是生成式AI在数字空间里“写作表演”的高光时刻，那么当下的人工智能正努力离开屏幕，给自己“穿上”更接近现实的身体，并逐步理解我们所处的真实环境、进而影响与重塑它。 从“预测下一个词”到“推演下一个状态” 以往的大模型更像训练有素的“语言整理者”，在海量语料中摸索规律，回答“下一步该出现什么”。而2026年的技术共识正悄然改变：主流视角从Next Token Prediction（下
优必选盘中上扬近7% 新推具身世界模型Thinker-WM
以香港为起点，面向全球视野。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票已正式开启！用你的一票去挖掘最具价值的资本力量，每一张投票都举足轻重 点击投票 优必选（09880）在盘中逆势走高，涨幅一度接近7%。截至发稿，股价上涨4.10%，报114.30港元，成交额达到8.91亿港元。 近日，优必选官微发布消息称，公司立足工业场景真实作业需求，并沿着具身智能技术演进的方向推进研发。依托自研具身智能大模型Thinker，公司重磅推出全新具身智能世界模型Thinker-WM，旨在构建物理AI基座，推动具身大脑架构及核心能力实现
4月AI战报：大厂并进具身智能 OpenAI估值超8500亿美元
导读：来到2026年4月，人工智能赛道又迎来哪些新进展？以下内容由数字经济新媒体网经社旗下网经社AI台（AI.100EC.CN）整理，覆盖4月权威发布、头部AI应用、财报动向、IPO与融资信息，以及AI企业动态的关键回顾。本月网经社共推出人工智能相关图文内容83条，其中54条入选4月《人工智能月报》1、国家网信办等五部门联合公布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》2、阿里、京东、百度集体押注 具身智能赛道全面拉开3、OpenAI完成史上规模最大一轮融资 估值达8520亿美元4、商汤科技拟配售约32.3亿
吉林大学AI素养课：从大模型到OPC，一人成军
从大语言模型走向推理模型再进一步用世界模型重塑未来AI正在全面改变人类的方式也在提升个体所能抵达的上限当大语言模型成为你的外挂思维智能体就能变成专属的执行小队借助Harness搭起成长的支架OPC不再只是商业精英才拥有的名词而是面向每一位大学生的成长选项人人都能轻松触达的全新可能属于超级个体的时代已经到来你是否也遇到过类似的难题灵感很足、创意很亮却总缺少团队协作来把想法落地被资源、人力与技术门槛反复卡住？如今AI正在逐步拆除这些阻隔让个体成长拥有更清晰的路径真正的超级个体从来不是无所不能的全能选手而是会借
方绍伟解读AI：技术范式的演进轨迹
从20世纪中期的思想萌芽，到今天技术全面加速，人工智能（AI）已经走过了七十余年的发展历程。回望其最初源头，得从20世纪初的数学与计算理论说起：希尔伯特提出可判定性等关键问题（能否用固定步骤判断数学命题真假），为后续研究提供了方向；哥德尔的不完备定理进一步界定了数学系统的边界，也在理论层面给“强AI”设下上限；图灵提出通用计算模型，为现代计算机与经典符号式AI奠定了基础；冯・诺依曼完善计算机体系结构，让抽象设想更快走向落地，助推早期AI的成形。AI技术范式的演进主线可概括为：三大主义→专家系统→传统机器学