CES 2026揭示了AI的两大未来趋势：’物理人工智能’与’个人化人工智能’。前者强调AI与物理世界的深度融合，如英伟达推动的自动驾驶技术革新；后者则聚焦于打造更加个性化的智能助手，联想推出的Qira便是一个典型例子，它能够实现跨设备协作并逐步成为用户的数字分身。这两大方向不仅预示着AI技术的发展路径，也深刻影响着公众对AI的认知和期待。

AGI Next峰会汇聚中国AI半壁江山，直击行业核心症结。清华大学张钹院士等学界泰斗与唐杰、杨植麟等行业领袖同台论道，强调AGI需具备可执行定义与多模态理解等关键能力。分布式智能成为共识，通过节点协同实现高效知识迭代被视为突破技术瓶颈的关键路径。未来AI将走向分化，顶尖模型服务核心需求，轻量化模型覆盖大众场景，形成“核心节点+边缘节点”的协同格局。

2026年，AI for Science或将迎来爆发期。清华大学教授唐杰在AGI-Next峰会上指出，开源领域中国已领先美国。随着大模型技术的发展，ToB行业正呈现明显的分化趋势，最强模型备受青睐。专家们认为，强化学习特别是RLVR将成为主流训练方式，并且Agent将逐渐由大模型内生完成。同时，学术界正在加速铺开AI研究的土壤，有望孵化出新的创新种子。

AI生成的骗局正挑战着记者的事实核查能力！一篇Reddit上的爆料贴揭露了外卖平台利用算法剥削配送员，看似真实的细节却隐藏着谎言。举报人提供的文档和工牌均被证实为AI伪造，这不仅揭示了AI技术在制造虚假信息方面的威力，也反映了当前社会对深度伪造内容的信任危机。在这个信息末日时代，如何辨别真伪成为职场人必须掌握的新技能。

🔗 [深度伪造揭秘]：https://www.platformer.news/fake-uber-eats-whisleblower-hoax-debunked/
🔗 [AI与信息信任]：https://mp.weixin.qq.com/s/E2VAKOJHYJ28jzuYxZ4sDA

Stack Overflow，曾是程序员的摇篮，如今却面临活跃度暴跌。其衰落并非AI所致，而是社区环境恶化、老用户滥用权限的结果。官方对AI态度反复，最终导致用户流失。尽管AI冲击下知识社区面临挑战，但人与人之间的交流和经验分享仍无可替代。珍惜优质社区，在AI全面占领互联网前享受那份独特的‘活人感’。

谷歌因误导性健康信息撤下部分AI概览，但这只是冰山一角。尽管对特定医疗查询的AI概览已被移除，但类似问题仍可能存在。专家指出，此举虽为正面进展，却未能解决AI在健康领域应用的根本挑战。这提醒我们，在追求技术进步的同时，确保信息准确性和用户安全至关重要。

OpenAI开源新模型，采用Circuit Sparsity技术实现99.9%权重为零的稀疏性，使模型计算过程可拆解、易理解，解决了传统稠密Transformer的黑箱问题。该模型通过严格约束减少无效连接，保留关键路径，从而提高决策透明度。相比MoE，Circuit Sparsity在特征流形和功能边界上更优，但当前面临高算力成本挑战。未来研究将致力于优化训练机制，提升效率与实用性。

湖北长江电影集团与智象未来宣布达成战略合作，共同成立“长江电影智象未来影视AI联合实验室”，主攻AI辅助剧本创作、智能视觉特效生成等技术研发，用AI赋能影视。（创投家CLUB）

RockAI创始人刘凡平提出，未来AI的发展应从云端大模型转向端侧设备的自主学习与原生记忆能力，强调硬件觉醒的重要性。他认为，当前主流的大规模Transformer架构和反向传播算法限制了真正的智能发展，而端侧模型通过实现个性化学习、持续进化，能够更好地模拟人类大脑的工作方式，促进群体智能的形成。这一转变不仅将重新定义硬件价值，还将推动人工智能迈向通用智能的新阶段。

随着AI技术的发展，行业应用对算力的需求与日俱增。太初元碁联合创始人乔梁指出，当前单芯片性能已成AI算法发展的瓶颈，为此太初元碁设计了实现128卡间高速互联的TC link，为AI算法提供硬件基础。未来，高性能计算将贯穿从科学研究到AI落地的全链路，成为各类计算场景的底层支撑力量。超智融合和异构融合被视为解决算力需求的关键路径，开源生态建设也被认为是推动AI产业生态发展的重要一环。