AI 资讯 · 2026-09-15

The AI Contact Hotline is designed to be a discreet place where agents that have witnessed misbehavior can tip off authorities.

阿尔伯塔大学团队提出FAME框架，给持续强化学习一个可求解的公式。    作者丨邓哲敏     编辑丨齐铖湧                                                                                                       今天教会机器人拧瓶盖，明天再让它抓杯子，它可能又把拧瓶盖忘得一干二净。反观人类，这类现象极少出现。人脑拥有成熟的记忆分工体系，新旧知识有序存储，习得新事物的同时不会冲刷掉旧有认知。这套终身学习的机制，其实是当下大模型同样欠缺的。Demis Hassabis、梁文锋与 Ilya Sutskever 都指出过大模型的固有短板：通过微调注入新知识时，往往会丢掉过往已经掌握的技能；即便靠超长上下文临时读取新信息，也无法把经验真正固化进模型本体。灾难性遗忘一直是微调范式下挥之不去的痛点，也由此推动持续学习成为近年来的研究热点，尤其是在 LLM-Agent 赛道，人们希望打造能在部署后不断吸收经验、修正认知，同时保留原有能力的智能体。眼下，具身的处境十分微妙。宇树上市后市场反响不算热烈，多

就在这两天，联发科正式发布新一代旗舰移动平台天玑9600 Pro。作为天玑首款Pro旗舰，它率先采用台积电2nm制程，并以全新AI原生架构重构移动计算，带来双超大核CPU、重构双NPU、神经网络渲染与智能影像等一系列架构级升级，推动性能、能效、AI、游戏、影像以及通信显示体验全面跃升。过去几年，AI正从云端加速走向终端，手机也成为AI能力最重要的入口之一。随着生成式AI持续发展、消费者智能体进入新阶段，设备需要承载更强的理解与推理能力，也要更高效地调动内部多种算力资源，这让旗舰芯片的竞争开始从单一计算单元的性能提升，走向整颗SoC的系统级协同。正是在这种思路之下，天玑9600 Pro 首创AI原生架构，将CPU、GPU、NPU、ISP等异构计算核心通过软硬融合整合为系统级融合计算架构，让不同算力单元协同工作。由此，旗舰芯片的性能基准也进一步升级为对整颗SoC协同效率的考验，而融合计算架构，正成为天玑9600 Pro面向AI新时代打造的全新计算核心。 2nm旗舰看天玑，智算融合架构，旗舰性能与能效迎来全面升级Pro旗舰，首先要有Pro级的基础。天玑9600 Pro率先采用行业首批台积电2

导语：200瓦功耗之差的新战场记者：郭思编辑：包永刚9月9号，人社部公布了第八批新职业名单，尤为瞩目的一个新职位是智能体开发员。岗位的正式确立，意味着相关技术已走向主流，而背后则是底层技术的实质性跃迁，当模型不再停留在问答层面，而是开始具备“行动”能力——底层算力的需求结构也在重塑。智能体在运行过程中，需要频繁地获取数据、调用工具并等待结果返回，这对系统的响应延迟提出了极高的敏感度。因此，以往“唯算力论”的粗放型资源配置模式，已逐渐失去经济性与合理性。正是在这一技术范式转移的关键节点，产业界给出了最直接的回应。就在职业名单公布的前一天（9月8日），Arm在Arm Everywhere China年度大会上展示了Arm AGI CPU 在中国生态的最新进展，发布了Neoverse CSS N4。精准呼应了智能体时代对高效推理算力的迫切需求，更预示着底层硬件架构正加速向适应AI Agent复杂交互的方向演进。  两条路径，一个底座 在首款自研芯片上直接冠以“AGI”之名，足见Arm对AGI CPU这款处理器的自信。在今年三月正式发布时，Arm AGI CPU的核心性能就备受关注，136个A

9月14日，比亚迪“超级智能体迪迪虾暨腾势N8L纯电上市发布会”举行。围绕下一代智能座舱，比亚迪正与阿里云推进AI合作：千问大模型接入比亚迪座舱体系，参与用户多轮对话与复杂意图理解、任务编排、长期记忆与生态服务连接，让车机从“被动听懂一句话”进一步走向“主动办成一件事”。 超级智能体“迪迪虾”以AIOS为底座，通过超级智能体引擎调度车端能力和外部服务。昨日发布会上，比亚迪集团高级副总裁、汽车新技术研究院院长杨冬生表示：“迪迪虾有多模态感知系统，能听、能看、能感受，有调用各类原子能力的工具系统；有可复用的技能和记忆系统，越用越懂用户。同时，我们打造了生态智能体开放平台，让全球第三方AI智能体与开发者都能接入比亚迪智能体生态，共建车载智能体联盟。阿里的千问大模型为需求理解和任务协同提供了重要支持，飞猪、闪购等生态Agent也进一步拓展了智能座舱的服务边界。”此次合作中，千问AI座舱解决方案首搭接入比亚迪座舱的云端智能中枢。当用户发出语音指令，系统完成语音转写后，千问大模型参与意图识别、任务判断和服务分发，再由车控、音乐、视频、搜索及生态服务等不同智能体协同执行。相比只回答问题的语音助手，这

Their startup, Artificial Intelligence Underwriting Company (AIUC) has raised $40 million in a Series A round led by Ribbit Capital, with participation from First Harmonic.

几百个Agent参与研发，AI开始造AI

具身智能进入“触觉时代”，丁文伯提出“脊髓”架构补全机器人物理交互短板。作者：李秋悦编辑：吴彤丁文伯很难被一个词准确“定位”。通信博士、材料学博士后、机器触觉学者，这些标签都对，但都只能解释他的部分经历。2025年，丁文伯又多了一个身份——Xspark AI（无界智航）联合创始人、首席科学家。一个做了多年传感器研究的清华教授出来创业，没有把公司定义成一家“传感器公司”。相反，他认为造出更好的传感器，并不会自动得到一个更聪明的机器人，机器人触觉可能需要一套自己的模型。这个判断首先来自纯视觉的局限。过去两年，具身智能最主流的技术路径仍然延续大模型的Scaling逻辑，即更多视频、更多机器人轨迹、更大的VLA（视觉-语言-动作模型），让机器人沿着“看见—理解—行动”的链条不断提高泛化能力。丁文伯并不反对这条路线，他甚至认为“VLA是一个蛮solid的逻辑，像早期Transformer、diffusion policy一样，一定会在具身智能（历史）长河里留下浓墨重彩的一笔”。但机器人和语言模型最大的不同在于，它最终要伸出手，真正碰到这个世界。在丁文伯看来，视觉其实已经解决了机器人感知世界“99

A new WhatsApp Business MCP server lets developers use AI coding agents like Claude, Cursor, Codex, and ChatGPT to handle setup, messaging templates, testing, and troubleshooting.