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Helio 做的是 AI Native Workforce——让 AI 同事成为团队的原住民。在 Helio 里，AI 不是侧边栏的助手按钮，不是输入框对面的服务员，而是坐你旁边工位的同事——拥有自己的名字、头像、邮箱，和真人一起出现在组织联系人列表里。
同一周，ClickUp 裁员 22%，同时宣布开出 100 万美元年薪的薪酬区间，专门用来吸引「AI 原生」人才。Wix、Webflow、Meta 随后也做了类似的举动。原文：How to become the AI-native hire every company wants, @anitakirkovska，May 2026
本次2026中国AIGC产业峰会上，MiniMax ToB中国区商业化负责人胡维琦，分享了自己在AI创业公司中的实践与思考。与其焦虑AI，不如加入AI。大家不用看营销号，更多的还是自己动手试试。
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
近日，千寻智能高阳团队的研究成果 《Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies》 被机器人顶会 RSS 2026 接收！这项工作从训练机制出发，让机器人动作天然具有连续性，实现了 "连音" 般的流畅执行，在五个真实世界操作任务上超越了现有方法，为具身智能领域的动作生成研究提供了新的思路。
过去几年，大模型竞争主要发生在 AI 公司之间。但随着 AI 开始从数字世界进入真实设备与物理世界，竞争逻辑正在发生变化。
大语言模型在地图、城市、交通等空间领域的应用越来越广泛。对于这些场景来说，问题往往不只是 “查一个地点” 或 “调用一次路线 API” 就能解决的，而是需要把用户的自然语言问题组织成一段可执行、可验证的地理分析流程。
今年以来，在线策略蒸馏 OPD（On-Policy Distillation）已经逐渐成为大厂 LLM 后训练中的重要组件，例如 DeepSeek-V4，GLM5 就使用了多教师 OPD 来整合不同领域专家模型的能力，相比混合奖励强化学习收敛更快、效果更好。
下一代创作软件比的不是模型能力，而是谁能把完整的创作流程跑通。 能让 Agent 从接到目标开始，一路协作推进到交付成品的系统，才是真正的竞争力。 OmniWork 是我们最近看到的明确在朝这个方向走的产品。它给自己的定位是「The Agent OS for Creative Work」，面向创作工作的 Agent 操作系统。
现在，图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM（Generative Recursive reAsoning Models，生成式递归推理模型），把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理，每一步都可以采样不同的方向，最终形成对解空间的多路径探索。