🔥Trendbegriffe：团队
大模型训练过程，开始更多地出现在公众视野中。 此前，小米MiMo负责人罗福莉公开了MiMo-V2.6强化学习阶段的训练进展，让外界看到了大模型训练中的一些具体细节。 现在，Physical AI领域也有了类似尝试。 10月21日，生数科技世界模型团队正式开启Motubrain 2.0训练全流程公开直播，计划持续半个月，向公众展示具身模型的训练过程及研究进展。 这次直播关注一个问题：Physical AI究竟如何实现？ Physical AI，即物理人工智能，希望让AI能够理解物理环境，并通过机器人完成实际任务。相比大语言模型，Physical AI 还需要解决动作决策、任务执行和跨场景泛化等问题。 Motubrain 系列是生数科技研发的具身模型，致力于为机器人构建具备通用能力的“大脑”，探索不同任务、场景和机器人本体之间的能力泛化。 Motubrain 2.0即将开源。在正式开源前，团队选择率先公开其训练全流程，向外界展示这款模型从训练、测试到能力迭代的过程。 此次公开训练涵盖四个环节： 1、预训练：观察训练规模对模型性能及零样本泛化能力的影响。 2、后训练：针对具体任务进一步训练，提升任务执行能力。 3、Agent任务执行：探索模型能否将已有经验迁移到其他任务。 4、RSI（递归自我改进）探索：研究模型能否根据执行反馈评估并改进自身行动。 此次直播的特别之处，是尝试打开具身模型训练的“黑盒”。 过去，外界了解具身智能技术进展，主要通过机器人Demo、评测结果和论文。模型经历了怎样的训练、不同阶段的能力如何变化，通常很难直接观察。 Motubrain 2.0 选择公开从训练、测试到能力迭代的全过程，希望让外界看到模型如何逐步形成能力，也能看到训练中的失败、试错和调整。 对于具身智能行业而言，这种方式让模型研发过程更加透明。研究者和开发者不仅能看到最终结果，也有机会了解训练中遇到的具体问题，以及团队如何通过实验和反馈不断改进模型。 同时，团队也希望借助此次直播，与技术同行分享研究中的经验、问题和思考，共同探讨规模化训练、跨任务泛化和自主改进等关键问题，为Physical AI实现范式的探索提供更多参考。 当然，相关研究仍处于探索阶段，具体效果还需要后续实验和评测验证。相比只展示机器人最终能做什么，公开模型如何训练、能力如何形成，同样具有研究价值。 直播入口：www.motubrain.com/motubrain2.0-live 官网链接：www.motubrain.com
豆包工作个人版取消 5 小时额度限制；中国移动：AI 生成内容带动流量增长 5 倍；Perplexity 推出 Teammate 功能
人人都是产品经理
用“滑动匹配”做欧美AI社交，这个手游团队的新品单月狂揽300万美元
2026 年 10 月，AI 互动产品 OOC 的全球月收入是 221.97 万美元，而超过它的是一个上线约 7 个月的新品 Heyyyy。团队来自手游公司 A Thinking Ape 的两位联合创始人加上姚振旺，用滑动匹配复刻交友软件。
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人人都是产品经理
从 0 到 1 一个人做 App：我把 AI 变成了我的执行团队
一位产品经理妈妈用AI在两个月内独立跑通App全流程：从被AI稀释核心能力的恐慌，到用AI实现个人闭环的兴奋。她分享如何避开“许愿池”陷阱、定义产品灵魂与用户画像、用“奶暖圆软”对齐审美，以及一个人做产品最重要的“砍”需求能力。
一部由宝妈、网约车司机等非科班成员组成的团队，用AI工具制作的短剧《持械入宋》竟冲上红果榜首，热度破8200万。他们不投流、成本仅算力费用，却靠历史考据和热血剧情赢得央媒点赞。本文对话三位核心主创，揭秘“外行”团队如何用生活感知与内容匠心，撕掉AI短剧的“降智”标签。
单机 Coding Agent 已经能飞快写出代码，但一旦走进真实研发团队，合盖断流、多人上下文割裂、自由 Vibe Coding 质量失控、日常盯单耗时以及同类问题反复踩坑，很快就会把团队卡在“单兵提效...
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在拥挤的合作游戏赛道，《胡闹厨房》团队想用故事和角色破局
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