

> 导语：今日AI界风起云涌，科技巨头纷纷加码机器人领域，特斯拉与Meta竞相布局，力图抢占未来智能硬件高地。与此同时，从谷歌的通用视觉模型Veo3，到阿里云的安全护栏Qwen3Guard，再到快手与蚂蚁百灵推出的高效能模型，AI技术正以前所未有的速度迭代升级，展现出强大的应用潜力与商业价值。

## 特斯拉的“擎天柱”雄心：人形机器人将成核心产品

特斯拉正全力推进其人形机器人“擎天柱”的规模化生产。CEO埃隆·马斯克预测，该机器人未来可能成为公司最重要的产品，其战略地位日益凸显。自去年十月展示其多样化功能以来，“擎天柱”在技术和商业化潜力上均取得了显著进步，预示着一个由智能机器人深度参与社会生产的新时代即将来临。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 谷歌Veo3震撼发布：不止于视频生成，更能自主解谜

谷歌最新推出的Veo3视频生成模型实现了重大技术飞跃。该模型无需经过额外训练，便能自主完成寻找物体、修复图片甚至解决数独和迷宫等复杂的视觉任务。其强大的通用性被誉为视觉AI领域的“GPT-3时刻”，展示了AI在多模态理解与执行方面的惊人能力。

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## 苹果秘密武器Veritas曝光：加速Siri智能化升级

为应对日益激烈的AI市场竞争，苹果公司正在内部测试一款名为“Veritas”的新型聊天机器人。该工具旨在模仿ChatGPT和Gemini等先进AI模型，用于快速测试新功能，从而加速下一代Siri的开发进程，有望大幅提升Siri的用户体验和智能化水平。

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## LiquidAI新突破：Liquid Nanos让边缘设备更智能

LiquidAI公司发布了专为树莓派等边缘计算设备优化的Liquid Nanos系列轻量级AI模型。该系列包含350M和1.2B两种参数版本，支持翻译、信息抽取、RAG、工具调用及数学推理等多种功能。此举旨在满足边缘设备在低功耗下实现高性能AI应用的需求，为开发者提供了灵活多样的解决方案。

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## Meta的机器人宏图：打造机器人界的“安卓”平台

Meta公司正投入巨资开发一个类似“安卓”系统的开放式人形机器人平台。该计划旨在利用其强大的大模型和海量数据资源，为机器人赋予更高的智能，从而重塑行业格局并巩固自身的核心技术优势。相关研究已于今年初全面启动，显示出Meta在机器人领域的巨大野心。

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## 阿里云通义新成员：Qwen3Guard为AI安全保驾护航

阿里云通义团队发布了其首款安全护栏模型Qwen3Guard。该模型基于Qwen3架构进行微调，专注于提升AI交互的安全性，能够精准识别并防护用户输入及AI生成内容中的潜在风险，为人工智能的健康发展提供了可靠的安全保障。

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## 蚂蚁百灵开源新模型：大幅降低AI深度推理成本

蚂蚁百灵团队开源了两款高效思考模型——Ring-flash-linear-2.0和Ring-mini-linear-2.0，同时发布了FP8融合算子与线性Attention推理融合算子。这些创新旨在显著提升AI的深度推理效率，支持处理超长上下文，并通过架构与算子的协同优化，实现了性能的飞跃，有效降低了AI应用的推理成本。

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## 快手KAT代码大模型发布：代码生成能力表现卓越

快手Kwaipilot团队正式发布了KAT-Dev-32B和KAT-Coder两款代码智能大模型。其中，开源的32亿参数模型KAT-Dev-32B在权威的SWE-Bench测试中，问题解决率高达62.4%，位列开源模型第五。该系列模型旨在提升开发者的编程效率，并推动代码智能技术在更多场景下的应用与发展。

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## Moondream3.0惊艳登场：视觉推理超越GPT-5

新发布的Moondream 3.0预览版模型在多项基准测试中展现了卓越的性能。该模型采用高效的混合专家架构，仅激活2亿参数（总参数9亿），便在视觉推理能力上超越了GPT-5、Gemini和Claude4等顶尖模型，并支持高达32K的上下文处理，实现了视觉AI技术的重大突破。

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每日AI资讯0929：巨头竞逐机器人赛道，多款AI模型迎来新突破

> **颠覆AI计算模式  “热力学计算系统”技术重大突破  或重塑未来人工智能硬件**

## 告别传统计算瓶颈  探索人工智能硬件新范式

随着人工智能应用的飞速发展，对计算能力的需求呈指数级增长。传统的计算架构正面临功耗、散热以及处理特定类型计算任务时的效率瓶颈。科学家和工程师们一直在积极探索能够突破这些限制的全新计算模式。近日，一项关于 **“热力学计算系统”（Thermodynamic computing system）** 的重大研究突破引起广泛关注，这一技术或将为未来人工智能硬件的设计带来颠覆性变革。

### 热力学计算系统  利用物理过程驱动计算

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传统计算机依赖于数字信号在晶体管上的开关状态进行计算。而 **热力学计算系统** 则利用微观物理系统在热力学过程中的自然演化来执行计算任务。这一概念并非全新，但最新的研究成果（正如在 Nature 杂志上所发布的详细技术报告中所揭示的）表明，科学家们在构建实用且高效的、用于 AI 应用的热力学计算系统方面取得了实质性进展。

其核心原理可能涉及控制微观粒子或系统（例如微小磁体阵列、纳米机械谐振器等）在热噪声或热梯度驱动下的行为。通过巧妙地设计系统的结构和相互作用，这些微观系统的自发或受控的热力学弛豫过程可以被映射到计算问题的求解过程。例如，系统趋向于达到能量最低状态的过程可以用来解决优化问题，而其动态演化过程可以用来模拟或执行特定计算任务。

与传统计算相比，热力学计算在处理某些特定类型的计算任务（例如涉及概率推理、采样或模拟物理系统的任务）时可能具有天然的优势，并且理论上可能在能效方面实现突破。

### 重塑AI应用的硬件基础  热力学计算的潜力

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尽管仍处于早期阶段，但热力学计算系统对于人工智能应用的潜在价值巨大，尤其是在以下几个方面

*   **显著提升能效** AI 计算，特别是训练大型神经网络，消耗巨大的能源。热力学计算系统利用物理系统的热力学过程进行计算，理论上可以突破传统计算的 Landauer 极限（信息擦除所需最小能量），在特定任务上实现更高的计算能效，这对于边缘 AI 和可持续计算至关重要。
*   **解决特定AI计算挑战** 某些 AI 算法，如贝叶斯网络、蒙特卡洛方法或模拟退火等，其计算过程与热力学过程具有天然的相似性。热力学计算系统可能更高效地执行这些算法，从而加速特定 AI 模型的训练和推理。
*   **与神经形态计算相结合** 热力学计算的某些特性，例如其并行性和对随机性的内在处理能力，可能使其与模仿生物大脑结构的神经形态计算相结合，催生出全新的、更加类脑的 AI 硬件。
*   **应对未来计算需求** 随着 AI 模型规模的不断膨胀和计算需求的持续增长，热力学计算系统有望成为未来高性能、低功耗 AI 计算硬件的重要组成部分。

国内外学术界和产业界都对这一技术表示了浓厚兴趣（正如机器之心等媒体所报道的），并正在积极探索其工程实现和应用前景。

## 技术挑战与未来展望  将理论转化为现实

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尽管潜力巨大，将热力学计算系统应用于 AI 仍然面临诸多技术挑战

*   **系统的可控性和稳定性** 如何精确控制微观热力学系统的行为以执行复杂的计算任务，并在噪声环境中保持计算的稳定性，是核心难题。
*   **与现有计算生态的整合** 如何将热力学计算系统与现有数字计算系统有效地集成，构建混合计算平台，也是需要解决的问题。
*   **规模化制造** 将实验室成果转化为可大规模制造的、具有成本效益的芯片或系统，需要跨越巨大的工程障碍。

然而，Nature 等顶级期刊的最新研究成果表明，科学家们正在逐步克服这些挑战，并为热力学计算系统的实际应用铺平道路。未来的研究将聚焦于提升系统的计算能力、通用性和鲁棒性，并探索其在更广泛 AI 应用领域的潜力。

## 总结  热力学计算  开启AI硬件新纪元

关于热力学计算系统用于 AI 应用的最新研究突破，预示着人工智能硬件可能迎来一场深刻的变革。通过利用物理系统的热力学过程进行计算，这一技术有望突破传统计算的能效和性能瓶颈，尤其是在处理特定 AI 计算任务时展现出独特优势。尽管挑战依然存在，但这一领域的持续进展为构建更强大、更节能、更适应未来需求的 AI 计算平台提供了激动人心的可能性。热力学计算系统正开启一个全新的 AI 硬件时代。



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