文章深入探讨了备受关注的“豆包手机”所搭载的豆包手机助手技术，揭示其核心是字节跳动布局近两年的“系统级 GUI Agent”UI-TARS 模型。该模型历经 UI-TARS、UI-TARS-1.5、UI-TARS-2 的迭代，增强了感知、动作、推理、记忆四大核心能力，实现了跨应用自动化执行复杂任务。文章介绍了其解决数据可扩展性、多轮强化学习稳定性等问题的技术细节，并指出其开源版本在 GUI Agent 基准测试中表现出色。同时，文章也讨论了“豆包手机”面临的隐私安全质疑和官方的回应，并分享了用户 Taylor Ogan 和技术博主@宵逝(27fall 找直博版)的实际体验和工程分析，肯定了其在 OS 层面的创新以及 AI 手机的未来潜力。
文章整理了张亚勤院士在 MEET2026 大会上的演讲内容，深入探讨了人工智能发展的最新趋势。他指出新一轮 AI 是信息智能、物理智能、生物智能的融合，代表着原子、分子和比特的融合。张亚勤院士强调，大模型正从“算力堆叠”向“推理优先”转型，ChatGPT 和 DeepSeek 是这一转变的里程碑，前者通过统一表征统一了多模态数据，后者以高效率、低成本和开源模式加速了模型落地。他预测，未来 5-10 年将进入“智能体互联网”时代，基础大模型将收敛至全球不超过 10 个，智能体将普遍取代 SaaS 和 App，成为与世界交互的主流形式，同时这也是通往 AGI（通用人工智能）的必经之路。文章还探讨了 AI 发展中的具体趋势，如生成式 AI 向智能体 AI 演进、规模定律放缓但推理和智能体发展加速、AI 风险上升以及新的产业格局，并指出智能体互联网将是未来最大的发展方向，最终实现通用人工智能需要 15-20 年。
文章详细介绍了 Runway 公司最新推出的通用世界模型 GWM-1，该模型基于升级后的 Gen-4.5 构建，采用自回归架构，支持实时交互控制。GWM-1 包含三个核心变体：GWM Worlds，用于实时环境模拟与探索，能生成无限且空间一致的虚拟场景；GWM Avatars，用于模拟人类对话，能生成逼真的表情和动作并即将开放 API；GWM Robotics，作为学习型模拟器，通过预测视频序列支持机器人策略训练的合成数据增强和模拟评估。此外，Gen-4.5 还新增了原生音频生成与编辑功能以及多镜头编辑功能。这些进展标志着 Runway 在视频生成和世界模型领域的重要突破。
文章详细报道了量子位 MEET2026 智能未来大会的盛况和核心内容。会议围绕 2025 年 AI 热点，如 DeepSeek、世界模型、Agent 元年、具身智能和 AI 终端等，邀请了张亚勤、王颖、王仲远等多位学术界和产业界大咖分享见解。主要议题涵盖 AI 从鉴别式到生成式/推理式的演进、智能体互联网未来趋势、端侧大模型挑战与进展、具身智能的独特地位、AI 对经济社会的影响、行业大模型商业化落地、具身硬件突破以及 AI Agent 的落地场景、评价标准与产业链挑战。会议还深入探讨了 AI Agent 元年以来的变化，以及 Scaling Laws 的极限与不确定性，体现了对 AI 未来发展方向的深度思考和多视角探讨。
文章回顾了可灵 AI 在 12 月初短短 5 天内进行的 5 次产品更新，主要介绍了其核心功能升级。首先是推出了可灵 O1，这是一个基于 MVL 理念的统一多模态视频及图片创作工具，旨在解决传统模型在生成、编辑和理解上的功能割裂，将多种创作任务融合在一个引擎中。其次是可灵 2.6 模型的“音画同出”能力，彻底改变了 AI 视频创作流程，能够一次性生成包含自然语言、动作音效和环境氛围音的完整视频，极大提升了创作效率。此外，数字人 2.0 等功能也得到了迭代，进一步提升了便捷性和表现力。文章还通过与竞品的对比数据展示了可灵 AI 在“图片参考”和“指令变换”任务上的领先优势，并强调了其在国产视频生成大模型领域的代表地位和广泛的企业用户覆盖。
在 OpenAI 强势更新之后，谷歌也迅速推出 AI 领域的新进展：发布了基于 Gemini 3 Pro 的增强版 Gemini Deep Research 智能体，旨在大幅减少幻觉，并在复杂信息检索与分析任务上表现出色，未来将无缝集成到谷歌搜索、NotebookLM 等核心产品中。为更全面和准确地评估此类深度搜索与多步推理任务，谷歌还同步推出了 DeepSearchQA 基准测试集。此外，谷歌发布了 Interactions API，为开发者提供了与 Gemini 3 Pro 和 Deep Research 智能体进行复杂上下文交互的统一接口，特别适用于多步骤推理、工具调用和长程任务场景，有效解决了传统 API 面对复杂交互时的局限性。这些更新共同构成了 Gemini 生态的全面升级，旨在显著提升 AI 在研究工作流和应用开发中的能力与效率。
文章详细介绍了蚂蚁数科在第二届 CCF 中国数据大会上开源其 Agentar-SQL 系列数据智能体关键技术。该技术在实时文本转 SQL 领域表现卓越，并已在金融等高门槛场景中得到验证。文章强调了蚂蚁数科“AI 深入产业一线、解决实际问题”的理念，通过在金融领域死磕高难度挑战，积累了可迁移的产业 AI 方法论，并将其成功拓展到交通和能源等多个民生领域。此外，文章还介绍了蚂蚁数科独特的“按效果付费”商业模式及其生态共荣的“星澜计划”，旨在推动产业 AI 的规模化落地和国际化发展。其“非共识”的战略抉择和聚焦产业价值的模式，为 AI 的普惠化应用提供了新思路。
文章围绕“未来产业”这一核心概念，汇集了众多行业领袖和专家学者的观点。首先明确了未来产业的战略性、引领性、颠覆性和不确定性。随后，文章分八个主要板块（未来产业综述、未来能源、未来材料、未来健康、未来制造、未来空间、未来出行、未来消费）详细阐述了各领域的前沿洞察。其中，“未来产业综述”部分强调 AI 是驱动产业升级的核心引擎，并探讨了企业 AI 与个人 AI 的区别、AI 落地的挑战与机遇、以及算力与数据的重要性。其他板块则深入探讨了第四代核电、战略电子化学品、生物制造、AI 赋能医疗、具身智能工厂、低空经济、智能驾驶以及 AI 推荐在消费领域的应用等具体方向。整体而言，文章旨在为读者提供一个全面且深入的未来产业图景，帮助理解技术变革如何重塑产业格局。
文章介绍了蚂蚁集团资深技术专家赵俊博在 MEET2026 大会上关于扩散语言模型（dLLM）的分享。他指出，与主流自回归模型不同，dLLM 采用“完形填空”而非“逐字生成”的方式，可以在推理过程中直接修改和控制 Token，理论上能实现更快的生成速度和更低的计算成本。文章强调 dLLM 在计算受限下对数据需求更大、吸收数据更快，并且可以像图像扩散模型一样持续训练而不易饱和，解决了自回归模型训练饱和的问题，并能持续训练以提升效果。LLaDA 2.0 作为千亿级扩散语言模型，展示了 dLLM 在代码生成和文学创作等方面的独特优势，例如并行解码带来的效率提升和更灵活的编辑能力。虽然 dLLM 的训推生态尚处早期，但谷歌、字节等巨头已积极布局，预示其未来潜力，并呼吁社区共同参与建设。
陶哲轩及其团队在短短 48 小时内，借助多种 AI 工具的辅助，解决了 50 年前提出的数学难题 Erdős#1026。文章详细介绍了整个解题过程，从问题表述的澄清、引入博弈论解释，到多位数学家提出猜想、利用 AI 工具如 AlphaEvolve 寻找上界、并通过 John Cook 工具和 ChatGPT 进行公式整理和文献检索，最终完成了严谨的证明。这不仅是数学界的一大突破，也突显了 AI 在加速科学研究和解决复杂问题中的关键作用，预示着人机协作将成为未来科研的新范式。文章还列举了陶哲轩团队近期利用 AI（如 Gemini 2.5 Deep Think）解决其他 Erdős 问题的案例，并强调了 Erdős 问题网站已鼓励 AI 辅助解题的趋势。
