上交大张伟楠在 CNCC 2026 梳理物理智能的定义与七层技术栈
上海交通大学张伟楠在 CNCC 2026 Tutorial 演讲《物理智能及关键技术概述》，提出物理智能是感知、预测、行动与持续学习的完整闭环，范围比具身智能更广。
#推理
AI 科技评论AI 评分5151
InterconnectsAI 评分5252 开源模型经济现在有多大？
Nathan Lambert 在 Interconnects 发文估算开源模型经济规模，认为现有开源模型采用数据都很不精确，主要用 Baseten、Fireworks、Together AI 的 token 披露和 OpenRouter 的开源模型 token 占比来衡量。
InterconnectsAI 评分5252 Nathan Lambert 预判 AI 将快速进步但不会走向通用超级智能
Nathan Lambert 撰文判断，AI 基础设施与工程能力未来几年将大幅加速，但这不会让模型在性质上发生剧变，也不指向通用超级智能。他认为近期进展主要来自用现有工具扩展推理时算力，模型智能的有效成本将接近指数级下降，并预测预训练研究中的架构与数据选择在 2-3 年内实现自动化。
Timothy B. Lee · Understanding AI精选AI 评分7676 智能体蜂群为何可能成为下一个 scaling law
Understanding AI 撰文认为，智能体蜂群可能成为继推理缩放之后的新 scaling law，OpenAI 已在含其他智能体的环境中训练模型，让它们互相发消息并协作达成目标。
推荐理由：文章权衡智能体蜂群是解锁新能力还是只买来速度，并汇总 OpenAI 与 Anthropic 一线的收益递减证据。
Dwarkesh Patel · Podcast & BlogAI 评分6969 OpenAI 研究员 Noam Brown 谈智能体集群、对齐与递归自我改进
Dwarkesh Patel 在播客中与 OpenAI 研究员 Noam Brown 对谈多智能体系统、数学进展对递归自我改进的启示及对齐问题。Brown 称上周用 10,000 个智能体耗 130 billion tokens、88 小时求解千禧年大奖问题 Navier-Stokes，但多智能体功劳不到 10%，核心是很强的通用模型。
Ahead of AIAI 评分7474 Sebastian Raschka 解析 GPT-6 Astra 实测表现与 looped transformer 隐藏思维链传闻
Sebastian Raschka 评测上周发布的 GPT-6 Astra，认为它可能是其迄今用过的最强模型，图形渲染与电脑操作能力尤其突出，ARC-AGI-3 达 99.9%（GPT-5.6 Sol 仅 7.8%）。