具身智能在 2022 年被李飞飞比喻成视觉领域的一颗「北极星」，而后被认为是通往 AGI 的有效路径。以大语言模型的突破为契机，通过赋予 AI 身体，使其能够和世界交互，再将大脑升级为世界模型，让机器人能够灵活应对未见过的任务，适应工业、居家生活、医疗、养老等不同场景。这样的概念佐以技术进展让具身智能的市场规模不断膨胀，并涌现了大量的创业团队。这些具身智能「练习生」或是在机器人领域长期深耕，具有丰富的技术储备，或者在浪潮中入局，以深厚的学术背景和创新的技术成果吸引大量资本。

近日，外媒 The Information 的一篇报道引发了关于「模型 Scaling Laws 范式是否已经达到极限」的争议。OpenAI o1 模型的推出将 Scaling Laws 范式从预训练带向了推理层，模型推理层的开发和规模增长成为 AI 大模型玩家们新一轮「竞赛」的重点。涉及复杂计算和决策，缓慢逻辑思考的「System 2」思维成为主导。

Ilya Sutskever 2023 年向黄仁勋描述的「AI 预测下一个单词可以实现真正的理解」的理念在一系列 LLM 进展中被验证，其带来的「压缩即智能」的观点进而得到了大量关注和认可。GPT 的训练过程被描述为对知识的无损压缩，但当前最流行的 Transfomer 架构却未必是这一路径下的最优选择。

近日，英伟达提出人形机器人通用全身控制器「HOVER」，将多种控制模式整合到一个统一的策略中；强化学习领域大牛 Sergey Levine 的创企 Physical Intelligence 近期也推出了用于通用机器人控制的模型「π0」。

WEKA 数据平台公司于 2024 年 8 月发布了《2024 全球人工智能趋势报告》，该报告通过对全球 AI/ML 决策者 / 影响者的「实地」经验和意见来评估 AI 领域的发展与挑战。

近期，微软、谷歌、Anthropic 等公司扎堆推出 AI Agent 及相关功能，使用 AI Agent 自主操控计算机、手机等智能设备成为趋势。