BIGAI路线为什么还值得看
朱松纯在 ICLR 2025 的演讲，把 BIGAI 的通用智能路线再次推到台前：它关心的不是模型会说多少，而是智能体能否在物理和社会场景里行动、判断并承担后果。
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关键词：智能体
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前沿研究
BIGAI 2026路线图解码：通用智能体在垂直行业的落地场景
2026年7月，BIGAI在通用人工智能论坛上发布“通通”3.0，确立了“常识增强”与“多模态交互”两大核心技术方向。从电商客服的“翻车”教训到医疗法律的高门槛场景，BIGAI正通过“数据-大脑-小脑-本体”的闭环架构，
阅读全文BIGAI新架构落地实录：通用智能体在客服场景的‘翻车’与修正
2026年6月，某电商平台基于BIGAI通用智能体上线的客服机器人‘小通’因缺少行业常识频频出错。本文记录从优惠券计算错误到退换货幻觉的具体翻车案例，拆解团队通过RAG知识库与RLHF人工反馈的修正过程，提炼出三条可复用
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战略前瞻
华为《智能世界2035》藏着哪些AI落地硬骨头
华为预测2035年全球AI智能体达9000亿，算力增长10万倍。但报告背后，制造业、交通等实体产业的AI落地仍面临算力供需错配、数据壁垒、工程化痛点三大硬骨头。本文逆向推导当前企业必须解决的三个核心问题，帮助战略决策者看
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前沿研究
BIGAI 新架构跑分之后，通用智能体离“常识”还有多远
北京通用人工智能研究院（BIGAI）最新测试中，智能体在遮挡推断、工具替代等物理常识任务上正确率突破68%，不再依赖文本匹配，而是靠世界模型在行动前“脑补”后果。本文从一叠扑克牌和半杯水的实验切入，拆解世界模型与大模型路
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AI 实操指南
AI Agent上线前，先把账单管住
2026年，AI Agent从“对话助手”进化为能自主规划、调用工具的执行者，企业的成本结构正在发生根本性改变。过去我们谈论大模型成本，主要看Token消耗；现在谈论智能体成本，要看的是**调用次数×工具单价×重试率**
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前沿研究
BIGAI的通用智能，开始往现场走
BIGAI成立于2020年，由朱松纯担任院长。近期，通研院围绕OmniXtreme、SceneVerse++、TongSIM和TongAgents密集发布进展，把通用智能的讨论从模型能力拉向机器人运动、3D场景、智能体评
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前沿研究
工信部八大部门发文后，AI+制造怎么从口号落到车间
2026年1月，工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年推出1000个工业智能体、打造100个高质量数据集。但在长三角工厂的车间里，AI落地的阻力不在算法，而在算力异构混部的底层兼容
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前沿研究
IBM谈通用人工智能：企业Agent为何撞上知识墙
IBM展示通用型企业级AI智能体，强调从自动化走向自主化。但企业落地仍面临冷热分化，超过80%的应用停留在单点。跨越知识墙，是走向AGI的前提。
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前沿研究
BIGAI把智能体推向真实场景
BIGAI发布通通3.0后，外界更容易看清它的技术取向：让智能体从屏幕走向物理世界。SceneVerse++、TongSIM和OmniXtreme，分别对应真实3D场景、仿真训练和运动控制。
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前沿研究
CCF议题里，AI开发者绕不开的三道坎
从CCDE 2026的“AI+场景”到YEF2026的智能体安全议题，开发者关心的重点正在变得更具体：应用能否真正落地，智能体如何兼顾安全与效率，以及个人能力该往哪里调整。
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