黄仁勋在 Nvidia GTC 柏林 keynote 用 10 分钟让 microducks 坐好并讲解产品路线图
黄仁勋在 Nvidia GTC 柏林 keynote 上花 10 分钟让台上的 microducks 坐下，随后向它们讲解 Nvidia 产品路线图。Hugging Face 联合创始人 Thom_Wolf 分享了这段温馨搞笑的现场片段。
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AGI HuntAI 评分2525 AGI HuntAI 评分3434 人形机器人弯腰查看车底“倒地者”，画面堪比科幻片场并引发讨论
CyberRobooo 发布一段人形机器人实拍画面，机器人弯腰查看汽车底部的“倒地者”，场景被形容为堪比科幻片场。车底人员疑为假人或演员，画面可能用于展示机器人的现场感知或救援类能力，也可能只是营造戏剧感的摆拍 demo，并已在机器人圈引发转发讨论。
The InformationAI 评分2424 World Mechanics CEO Sonia Joseph：可解释性是 Physical AI 的关键
World Mechanics CEO Sonia Joseph 认为，世界模型与机制可解释性是推动 AI 应用于物理世界的关键。她在最新一期 AI Deep Dive 中指出，两者实为同一问题的两面，可能推动 AI 在医疗、制造等领域发挥作用。
TechCrunch AIAI 评分2929 Techable Ventures 创始人 Amulya Vishwanath：Physical AI 正处于“LEGO 时代”
Amulya Vishwanath 表示，Physical AI 正处于“LEGO 时代”，机器人基础软件和积木式组件正被重新设计，机械手、执行器及通用和专用机器人持续构建。她认为行业仍需时间整合这些模块，而连接顶尖人才将成为创业公司的关键护城河。
硅谷101AI 评分6868 GPT-6 Astra 将如何改写 Agent、机器人与 AI 制药
《硅谷101》邀请三位一线研究者讨论 GPT-6 Astra 对 Agent、机器人和 AI 制药的影响。节目分析个人 Agent 的商业化与获客、机器人规划及数据标注，并指出 AI 制药仍受实验完成度、湿实验验证和数据积累限制。
TechCrunch TransportationAI 评分3737 Rivian CEO：自动驾驶将带来“截然不同”的车辆设计
Rivian CEO RJ Scaringe 表示，公司正全力开发自动驾驶车辆软件，甚至愿意推迟盈利，自动驾驶技术也将催生不同于现有 SUV 和皮卡的新车型。Rivian 计划年底实现仍需驾驶员监督的“point-to-point navigation”，并为 R2 SUV 开发可在 Uber 上叫车的 robotaxi 版本。
StratecheryAI 评分4545 Ari Emanuel 谈娱乐产业与 AI：对话 Hollywood 超级经纪人
WME Group 执行董事长、TKO Group Holdings 董事长兼 CEO Ari Emanuel 与 Stratechery 对话，讨论 AI 对 Hollywood 和科技行业的影响、社交网络现状及 AI 时代的技能变化。Emanuel 还谈到其新书《Roll the Calls》、收购 UFC，以及 MARI 对现场活动体验的投资布局。
张小珺Jùn｜商业访谈录AI 评分4141 Dyna Robotics 创始人 Lindon Gao 3小时访谈：机器人路线分歧、创业抉择与修心
张小珺Jùn在3小时访谈中，讲述Dyna Robotics创始人兼CEO Lindon Gao选择“Product-research”路线，以具体工作流驱动模型预训练。Lindon认为全球机器人行业远未收敛，并回顾从恐惧犯错到放下包袱的创业转变。
Import AIAI 评分3636 Import AI 474：柏拉图式心智空间、太空中的 TPU 与 Zhipu 启动外层 RSI 循环
Import AI 474 以 Michael Levin 的论文“Bodies and machines as interfaces”探讨心智与身体、算法的关系，援引 xenobots、anthrobots 和排序算法实验说明复杂模式如何进入物理系统。编者认为，这一“柏拉图式心智空间”框架或可为理解 AI 与人类心智的差异，以及哲学和 AI 对齐问题提供线索。
InterconnectsAI 评分5353 Nathan Lambert 与 Epoch AI 研究员 JS Denain 探讨 RSI、中美模型差距与能力锯齿化
Nathan Lambert 与 Epoch AI 研究员 JS Denain 探讨 AI 发展中的递归自我改进、中美模型差距及能力锯齿化。Denain 估计中国领先实验室的公开模型落后 OpenAI 和 Anthropic 约 4–8 个月，并讨论知识蒸馏、机器人、模型安全措施与开放模型风险。
十字路口CrossingAI 评分5757 徐梦迪谈机器人 ICL、具身 Scaling Law 与真正的泛化
十字路口对谈清华交叉信息研究院助理教授徐梦迪，讨论机器人的 in-context learning、具身 Scaling Law、世界模型与真正的泛化。她研究的核心命题是让机器人进入新环境后，通过一两次交互当场学习新任务。