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蓝振忠的气质看上去像一名在读研究生，沉静，说话不疾不徐，他是卡耐基梅隆大学博士，计算机视觉出身，曾是谷歌的大模型专家，做出了 ALBERT。两个多小时的访谈里，他三次共享屏幕给我们看论文，讲到自己的技术判断时，语气从来没有犹豫过。
从 GPT-6 在演示里用 Blender 做三维建模，到 AI 短剧占据越来越多的屏幕时间，再到机器人走进真实场景，看似不同的应用，正指向一组共同的能力要求：理解物体在哪里、彼此如何关联、状态怎样随时间变化，以及采取行动可能带来什么结果。
在秦浩桐看来，AI 越强，值得研究的问题就越多。AI 聊天模型刚出现时，人们拿它聊天、解答困惑。后来发现它能写代码、处理任务，又开始希望它多做一点，最好能替自己把事情办完。模型的能力在长，人们的要求也在长。原来还没有人想到的用途，一旦变得可能，马上就会暴露出一批新的难题。
具身智能不缺钱，也不缺演示，真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月，北美的 Generalist 发布 GEN-0，称首次在机器人身上观察到了这条曲线：预训练数据和算力越多，模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的，是超过 27 万小时的真实世界操作数据，和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说，曲线已经有人跑出来了，燃料却还没有。
本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。
就在最近，马斯克在一场深度访谈里，直接给出这个结论—— 超级AI根本不屑于统治我们！人类根本不配被AI统治。
10 月 21，为期五天的 ACC 2026 AI 创造者嘉年华开幕。在开幕式的主舞台上，硅星人创始人、CEO 骆轶航与金沙江创投主管合伙人朱啸虎展开对话。
Stripe收购OpenRouter后，创始人Alex Atallah首次亮相a16z播客，并与Replit创始人Amjad Masad主张，专用AI可凭专业化、神经多样性、成本与安全优势打败通用“上帝模型”，未来应是人类做通才、机器走向高度专业化。
在 Matthew Berman 的采访中，OpenAI CEO Sam Altman 称内部未公开模型在部分数学研究上已超越现有公开模型，并认为 AI 提效可能让程序员更忙碌、创造更大价值甚至赚得更多。
10 月 21 日，Personal AI 公司 Today AI 宣布累计完成超 2 亿美元的融资，投资方包括 IDG 资本、腾讯、五源资本、蚂蚁集团、红杉中国、传音控股、同歌创投及上海交大菡源资产。