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该论文提出一种免训练的持续学习方法，通过GEPA式提示进化在冻结的LLM预测器（Llama-3.3-70B）的提示中演化约900词的引导文本，用于多模态时间序列预测，并在严格防数据污染的基准上超越TabPFN-TS-3等时间序列基础模型（GM MASE 0.776 vs 0.898）。
这篇arXiv专著对物理AI进行了定义，并呈现其技术全景，涵盖多模态感知、世界模型、具身基础模型、运动控制、多智能体协同以及软硬件协同设计，同时厘清其与具身AI和信息物理系统的区别，并展望迈向物理通用人工智能（Physical AGI）的挑战。
该论文提出记忆中心持续学习（MCCL）框架，主张 agent 记忆应以是否改善未来行为来评判，而非仅看检索效果，并给出三轴分类法、双循环生命周期、评估协议与记忆扩展框架，以实现自主 agent 的持续自我改进。
初创公司 Electric Plant 融资 1120 万美元种子轮，推出 AI 大语言模型 Bombadil，可通过廉价传感器解读植物茎干中的微弱电信号，实时获知植物对水、养分和光照的需求。
文章比较了 DNA 语言模型（如 Evo 2）与 AlphaGenome 在预测 DNA 变异影响上的差异：前者基于序列似然评分，后者基于实验测量预测基因表达与剪接等读出，且仅限研究用途。
MemT-1.0 引入了一种记忆原生架构，将持续记忆直接嵌入基础模型的计算中，在 128K 历史长度下，相比全上下文 KV cache 实现约 1.86 倍推理加速和 66 倍存储缩减，同时提升了智能体任务的成功率。此次发布包含 MemT-1.0-Nano 和 MemT-1.0-Flash 模型系列。
评论者分析 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的发布对 AI 产业盈利端是利好：token 性价比提升会推高 AI 渗透率和云厂商 infra 需求，与此前的 DeepSeek 冲击不同，如今市场环境已变。
Wired/Quanta 报道指出，AI 基因组基础模型（如 Evo 2、Genos、AlphaGenome）仍无法解读人类基因组复杂的三维物理结构及其基因调控机制，说明 AI 目前尚不足以真正破解我们的基因组。
前 NVIDIA 机器人平台产品营销负责人、现 Techable VC 创始合伙人 Amulya Vishwanath 在 TechCrunch Equity 播客中表示，机器人仍处于「乐高时代」，尚未迎来自己的 ChatGPT 时刻，基础模块和标准仍在重建中。
首尔大学团队提出KBS（韩国基准测试套件），包含Ko-ARC、Ko-GSM8K等六个基准，共9,396个条目，采用非纯翻译方式构建韩语评测集，并评估了韩国自研模型、多语言开源模型及闭源API模型，指出评测结果高度依赖任务构建、评分规则与提示方式。
QD-Rec 提出一种质量-多样性优化方法，结合上下文老虎机与基础模型，通过档案机制演化生成多样化、有理由支撑的高质量推荐，适用于并购、客户定向等高风险决策场景。
YerevaNN 的研究人员表明，在图像自蒸馏中，样本重复的效果取决于数据集，并可能违背标准缩放定律的假设——在相同计算量下，Maxar 中随机抽取的 1.5% 子集甚至优于完整的 5000 万张图像池——并提出了一种修正的 Chinchilla 式缩放定律，将独立样本数量和重复次数纳入考量。
PathFM 是一个基于流匹配的轨迹式时间序列预测模型，能够快速生成完整未来路径并支持多路径采样，同时提出 fps-bench 评测基准以衡量路径级依赖结构的建模能力。
TimeRSI 提出一个围绕冻结的时间序列基础模型的自改进智能体部署系统，通过误差引导的代码迭代修订与自适应选择提升零样本预测性能，在 TIME 和 fev-bench 的 198 项任务上超越所有提交结果。
本期 Quantized AI News 报道三条动态：OpenAI 推出后台常驻 Agent「Dots」（需 Pro/Business Premium/Enterprise 许可），Google 凭借 Gemini 4 Argon 强势回归前沿（基准表现接近 GPT-6 水平），以及极简、模型无关的编码 Agent Pi 发布 1.0（原生支持 MCP，仅四个工具）。
Physical Intelligence 宣布发布 Pi API 测试版，允许团队将其机器人基础模型适配到各种不同的机器人和应用中，观察人士认为这是迈向跨具身机器人技术的重要一步。
该论文提供了关于「智能体机器人」（agentic robots）的统一综述，将现有研究组织为模型、数据、环境和评测（Harness）四大功能领域的17个类别，并探讨了从机器人策略到智能体系统的演进及未来开放挑战。
由前特斯拉工程师创立的初创公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上发布了由人工智能驱动的机器人工位，可让工厂在几分钟内完成生产线改造，而不再需要数周时间，并宣布与宝马集团技术办公室建立合作伙伴关系。
Physical Intelligence 发布 Pi API 测试版，让开发者通过托管 API 上传数据、微调 π0/π0.5 机器人基础模型并执行云端推理，已在多个真实工业场景中验证模型的广泛适用性。
随着公开和合成训练数据集日渐见顶，AI 实验室越来越多地通过 SimpleClosure 和 Sunset 等公司，从濒临倒闭的初创企业手中购买代码库与工作区数据（邮件、聊天记录、文档）。目前尚无明确的基准测试证明真实档案数据优于合成数据，但此类交易正日益常态化，估值则取决于关于数据效用的推测性「研究论点」。