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前OpenAI安全VP翁荔发布长文分析Scaling Laws，指出模型可能使用错误数据
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在停更13个月后发表逾万字长文，深入拆解支撑大模型行业的Scaling Laws。文章追溯了从Kaplan到Chinchilla的行业共识演变，揭示当前模型训练数据配比可能从一开始就存在偏差，并探讨数据枯竭和Scaling Laws的工程敏感性，为AI从业者提供了关键反思和未来挑战。
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姚班校友与7位顶尖科学家创立具身智能公司，30人团队估值316亿，尚无产品
本文介绍了Recursive Superintelligence（RSI）公司，一家由姚班校友施天麟和7位顶尖科学家创立的初创企业，团队仅30人却估值高达316亿元人民币。公司致力于通过递归式自我改进让AI系统自主提升能力，以应对Scaling Law的瓶颈，探讨这一激进技术路线的潜力与风险。文章突出了创始团队的强大背景和AI行业对新增长曲线的探索。
开普勒前CEO胡德波创立索塔无界，用世界模型实现Scaling Law
前华为和开普勒CEO胡德波创立索塔无界，专注于开发通用具身智能大脑系统。通过自研的统一潜空间世界动作模型（UL-WAM），让机器人原生理解物理世界，解决当前具身智能的物理幻觉和数据瓶颈问题。公司采用全栈整机出海策略，瞄准欧美市场，提供高ROI的机器人解决方案，已在商超零售等领域实现商业闭环。
具身模型Scaling Law初现迹象：人形机器人数据竞争全面打响
文章聚焦具身智能从“本体”转向“具身大脑”后，数据成为新一轮核心变量的行业趋势。梳理数据采集中心、开源数据集、分布式众包网络与数据商业化探索，并以戴盟Daimon-Infinity触觉多模态数据集为例，说明触觉数据可降低训练数据依赖、提升精细操作成功率，具身模型Scaling Law或初步显现。
黄仁勋CES再谈物理AI 石智航已率先实现具身智能Scaling Law
本文探讨了物理AI与具身智能的发展路径，指出自动驾驶是其关键技术基础。文章重点介绍了它石智航公司在黄仁勋强调此路径前，已通过“以人为中心”的数据采集范式，开源了高质量多模态数据集WIYH，有效解决了具身智能的数据瓶颈，并验证了数据驱动下机器人操作成功率的显著提升，为实现Scaling Law和推动具身智能迈向真实世界应用奠定了坚实基础。
伊利亚·苏茨克韦：AI的强力推手与深刻反思者
本文深度剖析了AI领域重要人物Ilya Sutskever的思想演变，从Scaling Law的坚定推动者到对其局限性的深刻洞察者。文章通过他最近的公开言论和学术背景，揭示了他基于对“智能本质”追求的思维体系，以及从数据规模驱动到新算法研究时代的预判，展现了一位顶尖研究者的哲学思考与技术远见。
