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Crunchbase数据显示，随着美国和中国引领实体人工智能发展，第三季度机器人初创企业融资额激增185%

Crunchbase的数据显示，2026年面向机器人初创企业的风险投资大幅飙升，其中大部分资金流向了位于中国和美国的公司。总体而言，第三季度全球对机器人初创企业的风险投资总额达到99亿美元，较2025年第三季度的43亿美元翻了一倍多。

您的 AI 智能体也需要一位首席运营官

扩展 AI 智能体的规模，需要将其视作受监管岗位上的员工，制定书面规则、明确职责，并指定一名负责人对其绩效负责。特邀作者、Get Covered 公司首席运营官里克·福尔格曼建议企业：应从由既定规则规范的任务入手，在不同工作流的风险水平下调整其自主权，并在扩大智能体权限之前定期评估成效。

英伟达支持一家印度初创企业，助力企业以更少的GPU运行AI模型

Simplismart表示，其年化收入增速在六个月内增长了14倍，其中美国市场贡献了超过一半的收入。

AI 智能体已成为媒体界的新宠受众

随着智能体逐渐走向主流，一些出版商希望用户为专为AI而非人类量身定制的内容付费。

“跑高分”不等于“能交付”：AI排行榜正在经历一场信用重估

旧榜跑分逼近满分，新榜实战却集体不及格。当大模型评测本身变成生意，企业选型正从看排名转向算成本账。

序列知识 - 第959期：学习RSI：模型如何学会自主进行更新

SEAL与持久适应的架构

乐奇Rokid发布三款AI穿戴新品，拓展显示与交互方案

10月27日，乐奇Rokid推出AI眼镜Rokid Glasses 2、全彩AI眼镜Rokid Color和交互戒指Rokid Ring

AI短剧：流水线上的打工人不得不说的秘密

投身AI短剧的人，没有梦想，只有对于流量的饥渴

Kimi额度的问题，Anthropic找到了解决办法

你的额度为什么不经用？大半都在给子Agent“开无效会议”

年薪1亿挖科学家、月薪10万招实习生，机器人公司天价抢人

具身智能人才争夺战。

Neocloud这堵快塌的墙，黄仁勋扶，马斯克推

AI泡沫的第一张多米诺骨牌。

Anthropic 的硅谷往事

硅谷下一轮洗牌，或许就从这里开始。

港交所AI指数来了，南方基金先上桌：这张牌有多重？

指数落地+ETF授权，港股AI与半导体迎来新的配置工具与资金入口.

开发者如何接住AI时代的底座红利？CEIC×1024深圳专场解密AI与鸿蒙开发新基建

2026年长沙·1024程序员日活动期间，CEIC消费电子创新大会与CSDN在深圳联手打造了一场属于开发者的硬核技术盛宴。正如CEIC组委会常务副主任杨涛在接受采访时所言：“消费电子领域所有的体验创新，归根到底都是由于我们的程序员代码敲出来的。”在当前的技术拐点下，从单纯的手写代码，到利用智能体（Agent）和丰富的端侧AP...

数据中心扩张引发全美地方反对，成为2026年中期选举关键议题

据《The Verge》2026年10月27日报道，美国各地社区因数据中心大规模建设及其配套基建成本激增而爆发广泛反对，该议题已深度介入多场国会及州长竞选。科技资本加速入场，由马克·安德森与格雷格·布罗克曼支持的超级政治行动委员会“Leading the Future”一年内已投入4500万美元；Anthropic支持的“Public First Action”亦参与其中。

推荐理由：材料来源明确（The Verge）、发布时间与当前系统时间一致（2026-10-27），内容聚焦可验证的公共政策与选举动态，包含具体主体、金额、时间节点及组织关系，符合时效性与事实锚定要求。

科大讯飞刘庆峰：讯飞星火X2.6全国产算力训练，押注端侧模型"绕开"封锁

刘庆峰表示，"我们并不希望讯飞是唯一一个在国产算力上做训练的，我们大声疾呼就希望有更多的人进来。"

随着折扣交易的瓦解，AI代币的销售愈发艰难

模型积分正出现在各类节日促销活动和运营商风格的套餐中。那些依靠不透明加价而蓬勃发展的小型经销商，如今面临质量质疑、监管压力以及资金更雄厚的竞争对手的挑战。而实力雄厚的中间商则会针对路由、信任与集成收取费用，而非通过暗中降价来吸引客户。

讯飞星火，90后上前线

一场组织重构 1990年，一位17岁的理科生下了一个重要决定。 他放弃保送清华大学汽车工程专业的机会，选择中国科学技术大学专攻语音合成技术，9年后，他和十几位科大学子创办的“车库....

算力最多，进展最慢：字节大模型困于赛马制

旧有的“赛马+短周期考核”方式，已经难以为继。

从大语言模型迈向世界模型

闫德利 腾讯公司资深专家LLM是概率模型，不知因果大语言模型（LLM）并不理解语言，只是在预测下一个token（Next Token Prediction）。它是一个枯燥的“文字接龙”机器，走一步，算一步，不走回头路。LLM在本质上是概率模型，在统计共现结构里学习“什么经常和什么一起出现”，输出的是“通常如此”，不理解“为什么如此”，...