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国内首张防爆资质、全球首个加油大脑方案，他们凭什么拿下两个“第一”

据统计，今年国内具身智能领域融资总额已突破370亿元，行业正进入商业化落地的关键阶段。然而，如何让机器人真正进入加油站、油气场站等易燃易爆的高危场景，是首要挑战。这些场景要求机器人必须通过严苛的防爆认证，确保其硬件在设计上杜绝任何点火风险。在加油站场景中，机器人需要完成一系列精细连贯的操作，如开盖、取枪、加油、归位等，且需适应不同车型的差异。而在场站巡检场景，则要求机器人具备长时间自主巡逻、多异常识别和即时响应的综合能力。此外，港口等多机器人协同场景也对系统架构提出了更高要求。目前多数具身智能系统采用“流水线式”架构，在复杂长序列任务中容易因微小偏差导致连锁失败。为解决这一问题，前沿研究提出了世界模型驱动的预测方法，例如H-GAR架构。该框架通过“生成目标观测—合成中间过渡帧—交互感知动作精炼”三步，让机器人在执行前就能预测任务终态并规划完整视觉轨迹，从而实现“终态对齐”，显著提升长序列操作的稳定性和容错性。实现特种场景落地需要“大脑”（智能算法）与“本体”（机械硬件）的深度耦合，以及从底层设计满足防爆等安全要求。随着行业加速商业化，那些能率先跑通“大脑-本体-数据”闭环的企业，将在竞争中占据先机。

marsbit06/26 03:49

marsbit06/26 03:49

Anthropic员工离职创业，估值10亿美元，也做「递归自我改进」

Anthropic两位前员工Behnam Neyshabur和Harsh Mehta离职创业，成立了名为Mirendil的AI初创公司。该公司已完成由Andreessen Horowitz、Kleiner Perkins和英伟达投资的2亿美元种子轮融资，估值达到10亿美元。创始团队汇聚了来自Anthropic、xAI、Google DeepMind和OpenAI等机构的20名研究人员。公司的核心愿景是通过“递归自我改进”技术，构建能够自我进化的AI系统，旨在加速科学研究进程。其定位并非直接提供“AI for Science”工具，而是打造一个平台，让各垂直领域的科研团队能够自主训练和迭代其专属的AI模型，即实现“AI for AI for Science”。创始人认为，当前主流AI公司虽内部广泛使用AI辅助研发，但其用户协议限制外部开发者用其模型训练竞争性产品，这恰恰为独立公司创造了市场机会。 Mirendil计划在未来几个月内发布首个模型和产品，目标是赋能全球数千个实验室，攻克重要科学难题。

marsbit06/26 03:26

marsbit06/26 03:26

Fable 5开始灰度解禁？6月26日大限倒计时

近日，AI圈传出Fable 5模型开始灰度解禁的消息。部分用户在Claude手机App及Claude Code v2.1.190版本中，发现Fable 5已出现在模型选择器里，并以“每周配额”形式出现，原有需单独购买的提示已被移除。解禁呈现“玄学”特点：仅部分对话可用、地域限制可能松动，但AWS平台上的短暂出现被证实为UI错误。同时，有传闻称性能接近Opus 4.8的Claude Sonnet 5可能即将推出，或将带来显著的“算力平权”。而现有Sonnet模型的周使用限制已被悄悄取消，被视为为新模型铺路。这些密集动态的背景，是美国国会设定6月26日为最后期限，要求商务部明确答复是否修改出口管制以恢复公众对高级AI模型的访问。随着大限临近，行业正屏息等待可能的更大规模解禁。

marsbit06/26 02:35

marsbit06/26 02:35

专访PPP：世界杯引爆预测市场，如何找到“可复制的聪明钱”？

随着世界杯赛事进行，预测市场交易活跃，但许多用户难以实现稳定盈利。盲目追踪“聪明钱”或使用普通跟单工具常导致亏损，因为单纯看收益排名容易忽略策略稳定性、回撤风险等因素。预测市场策略平台PPP指出，真正适合跟单的地址需在长期内稳定获利，并经过胜率、回撤、仓位等多维度验证。为此，PPP通过AI建模与人工复核筛选地址，剔除偶然性盈利，聚焦可复制策略。平台将策略分为两类：一是“策略广场”，侧重长期稳定、经过严格验证的策略；二是“交易风云榜”，捕捉短期机会，但波动较高。PPP还提供一键跟单、自定义参数（如止盈、仓位限制）等功能。目前PPP主要通过Telegram Bot提供服务，采用订阅制。用户测试中曾获单日超60%回报，但也经历回撤，平台强调历史表现不保证未来收益，建议用户根据自身风险承受能力谨慎参与。 PPP旨在将复杂的链上交易信号转化为普通用户可理解的策略，降低信息差，为想在预测市场寻找机会的用户提供更结构化的工具。但市场风险仍存，最终盈利取决于个人资金管理与风险控制。

Odaily星球日报06/26 02:29

Odaily星球日报06/26 02:29

从信号监控到策略跟单，PPP如何降低Polymarket交易门槛？

《从信号监控到策略跟单，PPP如何降低Polymarket交易门槛？》 Polymarket等预测市场交易活跃，但大量新手因缺乏策略和信号，容易陷入情绪化跟风交易导致亏损。Prediction Position Platform（PPP）作为一款聚焦Polymarket的策略发现与跟单执行工具，旨在解决用户“看不全、跟不上、执行慢”的痛点。 PPP通过Telegram Bot提供订阅服务，核心功能包括： 1. **信号监控**：追踪市场关键变化，推送聪明钱交易、概率异动等信号。 2. **事件覆盖**：设有“世界杯专区”，并涵盖政治、加密等多个领域的热门事件。 3. **地址分析**：提供“AI地址解析”，评估地址的历史表现如盈亏、胜率、回撤等。 4. **策略发现**： * **策略广场**：通过多维度指标筛选，推荐适合长期跟踪的稳定策略账户。 * **交易风云榜**：聚焦近期表现突出的交易者，帮助捕捉短期机会。 5. **智能跟单与管理**：用户可设置跟单参数，并能统一查询、管理所有跟单仓位，调整策略或止盈。 6. **安全保障**：采用非托管钱包模式，用户资产存于个人链上钱包，平台不触碰私钥或资金。 PPP构建了从发现优质地址、接收交易信号到自动执行、持续管理的完整闭环，降低了用户在预测市场中筛选和跟单的试错成本与认知门槛，帮助新手更高效、理性地参与市场。

Odaily星球日报06/26 02:01

95后博士投身世界模型，脸谱心智融资数千万元

近日，AI世界模型公司脸谱心智（FaceMind）宣布完成数千万元Pre-A轮融资，投资方为星连资本，老股东360超额跟投。该公司由95后博士陆弘远创立，核心团队拥有深厚的自然语言处理与大模型底层技术研究背景。脸谱心智最初专注于端侧全模态模型，后转向更具前瞻性的世界模型研发。世界模型旨在预测环境动态变化，可应用于GUI Agent（理解屏幕界面并操作）及具身智能（如机器人任务执行）等领域。公司通过自研的循环迭代、参数高效架构，提升模型的长时序预测与场景理解能力。其早期产品“叠叠社”即利用GUI Agent技术，实时生成与网页内容互动的弹幕，积累了高密度世界模型数据。团队此前在低频词处理、句子表征等底层问题上的研究成果（如SLoW、Adam's Law论文）曾获业内关注，部分技术被Anthropic参考。投资者认为，团队兼具前沿研究判断与工程落地能力，迭代迅速，已在多项评测中达到行业先进水平。目前，脸谱心智的模型已在仿真环境、GUI Agent及真实机械臂场景中验证。未来，公司将深化世界模型研发，为机器人厂商、内容平台及芯片云服务商等提供全链条解决方案，致力于成为下一代AI基础设施的关键参与者。

marsbit06/26 01:49

marsbit06/26 01:49

从白毛股神到百亿基金大佬，做空英伟达的聪明人都在用同一个框架暴富

本文揭示了一种聚焦AI硬件供应链“瓶颈”的投资框架。多位成功投资者（如Leopold、绰号“白毛股神”的投资者及英特尔CEO陈立武）均不直接押注英伟达等明星芯片公司，而是投资于制约AI算力发展的关键物理环节。文章以一块AI加速器电路板为线索，系统拆解了九个核心瓶颈： 1. **板子之前**：包括芯片设计不可或缺的EDA工具、替代硅的GaN/SiC/InP等新材料，以及光刻等环节不可再生的关键资源氦气。 2. **板子上**：核心是供不应求的HBM内存和产能极度紧张的先进封装（如台积电CoWoS），它们决定了GPU算力能否被有效整合与释放。 3. **板子之间**：随着铜缆逼近带宽极限，光互联（硅光子、CPO）成为下一代芯片间高速互联的关键方案。 4. **板子周围**：高功耗催生了从48V到1V高效电压转换的GaN/SiC功率器件需求，以及替代传统风冷的液冷散热方案。 5. **板子之外**：最根本的瓶颈是**电力**。AI数据中心的巨大能耗已导致电网接入紧张，电力基础设施建设周期长、难以快速复制。这些瓶颈的供需失衡预计将持续至2028年之前。投资者Leopold的操作体现了该框架的双向逻辑：在做多电力、基建等稀缺资产的同时，用巨额看跌期权做空半导体板块。其核心判断是，一旦AI基建热潮见顶，芯片行业的竞争将加剧，但电力和物理基础设施的稀缺性将更为持久。在当前阶段，供应链上的多数瓶颈尚未看到缓解迹象。

链捕手06/26 01:29

链捕手06/26 01:29

2026年6月六大加密预售项目

加密货币预售是项目在公开上市前，以预定价格向投资者出售代币的早期募资方式。2026年6月值得关注的六个预售项目如下： 1. **Nexchain**：一个完全由AI构建的区块链生态系统，结合了权益证明机制与创新的混合共识NEX AI，以确保持续性能与灵活性。其原生代币$NEX用于支持网络安全和激励参与。 2. **Mirex**：致力于将现实世界资产代币化，让用户能在MRX-20区块链上透明地使用代币化资产功能。其原生实用代币$MRX用于支付燃气费、执行智能合约等。 3. **Flozy**：基于Base链的社区驱动型迷因币$FLZY，融合了迷因文化传播力与实际效用，提供固定奖励质押和社区空投，总量固定为10亿枚。 4. **SurgeXRP**：一个代币化房地产市场，允许投资者通过区块链代币购买租赁房产的部分所有权，并按比例获得被动租金收益。其原生代币$SGP正处于预售阶段。 5. **Blockchain FX**：一个连接去中心化金融与传统金融市场的新型加密货币交易所，提供超过500种资产交易，目前已进入预售最后阶段，募资额超过1400万美元。 6. **Poly Truth**：一个AI驱动的分析与研究平台，作为去中心化预测市场的研究层，为用户提供体育、政治、加密货币价格等预测事件的概率分析。其原生代币$PTRUE支持多种加密货币购买。预售是加密生态的重要组成部分，使用户有机会早期参与新项目。投资者在决策前应充分进行独立研究。

ambcrypto06/25 18:32

ambcrypto06/25 18:32

Solstice与TensorX将斥资10亿美元购买AI基础设施以满足欧盟主权AI需求

2026年6月25日，TensorX与Solstice宣布合作，计划投入高达10亿美元资金，用于建设欧洲主权人工智能（AI）基础设施，以满足欧盟对本土化算力日益增长的需求。 TensorX是一家主权AI基础设施公司，在欧盟运营数据中心和NVIDIA GPU集群，提供零数据保留的AI模型服务。此次合作中，Solstice将提供链上融资方案，并推出aiUSX——一种计息资产，旨在让企业利用为AI预留的闲置资本参与基础设施融资。 aiUSX允许公司将计划用于AI的现金转换为可产生收益的资产，从而间接参与大型机构级别的AI基础设施贷款。该资产保持流动性并可赎回，其产生的收益未来可用于抵扣AI推理成本。初始发行上限为500万美元。双方公司均属于Deus X Capital生态系统。Solstice是一个链上结算和收益协议，总锁仓价值超过5亿美元。此次合作旨在通过资本与硬件的结合，支持欧洲构建自主可控的AI能力。

TheNewsCrypto06/25 16:41

Solstice与TensorX将斥资10亿美元购买AI基础设施以满足欧盟主权AI需求

TheNewsCrypto06/25 16:41

黄仁勋：Prompt正在过时，Loop才是新范式

黄仁勋等AI领域领军人物提出，传统的“Prompt Engineering”（提示词工程）正在被“Loop Engineering”（循环工程）取代。新范式的核心是从手动编写具体指令，转变为设计和管理能够自动运行、自我验证并持续优化的循环系统。 **Loop是什么？** Loop（循环）指一种系统设计：用户设定一个目标，AI Agent（智能体）会自动执行任务，完成后由独立的验证机制（如另一个模型）进行验收；若未通过，则带着反馈重新执行，直至成功或达到预设限制。人的角色从“逐句指挥”转变为“规则设计者”。这与单纯使用Agent的关键区别在于，Loop为其提供了自主持续工作的管理框架。 **当前落地情况** 目前，Claude Code和OpenAI Codex是Loop理念的主要实践者。两者都实现了将复杂任务拆分，由多个Agent并行处理并汇总结果。其核心设计原则是“执行与验证分离”，以避免自我评分时的宽松问题。例如，“Claude Code之父”Boris Cherny描述其工作流：数百个Agent在隔离环境中自动处理问题，仅疑难事项才需人工干预。 **如何构建有效的Loop？** 1. **前提测试**：任务需具备重复性、可自动化验收、成本可控且Agent拥有必要工具。 2. **从最小可行Loop开始**：包含触发器、技能定义、状态记录文件和自动化验证门禁。务必先手动跑通流程再自动化。 3. **执行与验收分离**：必须由独立的Agent或模型进行验收，确保评估客观。 4. **避开常见陷阱**：设置硬性停止条件（如token上限）、持久化状态、不让Loop处理需要主观判断的任务、坚持阅读代码变更以维持理解。 5. **核心衡量指标**：关注“每个被采纳改动的平均成本”，接受率低于50%意味着Loop可能效率低下。 **范式演进路径** Loop的兴起是AI应用控制粒度不断上移的结果：从**Prompt Engineering**（优化单次指令）到**Context Engineering**（组织背景信息），再到**Harness Engineering**（构建执行环境），最终演进至**Loop Engineering**（设计自主循环系统）。这一过程逐步将人类从具体操作中解放出来。 **渊源与反思** Loop的理念在学术界早有雏形，例如姚顺雨等人提出的ReAct框架，将“推理-行动-观察”构建为循环。业界火爆的背后也需冷思考，专家提醒需警惕token成本，并指出“AI可以外包思考，但无法外包人的理解”，强调在自动化中保持对问题的根本认知至关重要。

marsbit06/25 14:26