「锦秋AI实验室」 这是一档专注于探索和评测AI产品在实际场景中应用效果的栏目。 我们正在 用AI 解锁100个效率场景。 下一个场景会是什么？ 我们不做"堆参数"的测评，我们做极限对照实验。 因为极端，才能看得清楚。 对消费者来说， 制造业的终点永远是普惠。如果一个产品能用 1/10 的价格做到 80% 的体验 ，那它就可能改变大众的消费习惯，甚至改变行业本 身。我们想告诉消费者： 哪一些花钱值得，哪些花钱没意义。 对创业者来说， "最便宜 vs 最贵"不是公平竞争，但却是现实竞争。不管你愿不愿意，消费者都会把你放在这两个极端之间思考。与其抱怨，不如思 考：到底哪些体验是必须坚持的，哪些功能砍掉也不会死？哪些技术值得重仓，哪些方向只是情怀？ 对投资人来说， 当最贵和最便宜看起来体验差距巨大时，说明产业还有突破空间；当两者差距快速缩小时，往往意味着新技术落地、供应链成熟、 拐点即将到来。 最终，想用价格的两端，看清行业的真相。因此，我们想看看： 价格最高的那款 Meta智能眼镜 与某电商买的 仅200左右的便宜AI眼镜 ，从 外观与舒适度、AI 能力、续航与交互体验、以及隐形 成本与功能定位 几个角度来对比： ...

以下文章来源于十字路口Crossing ，作者十字路口 "快"是前瞻性深度布局后的顺理成章，在观察模型和产品迭代的同时，也会把自我迭代和对未来的判断前置； "确定性"则是给想"赢"且做好准备的创业者的最高效的尊重。 在一个VC团队中，拥有不确定时代下的方向感，是一件很幸运的事情。 十字路口Crossing . AI 正在给各行各业带来改变，我们在「十字路口」关注变革与机会，寻找、访谈和凝聚 AI 时代的「积极行动者」，和他们一起，探索和拥抱，新变化， 新的可能性。「十字路口」是乔布斯形容苹果公司站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。 几天前， 锦秋基金创始合伙人 杨洁做客"十字路口"，与Koji一起复盘了锦秋"一年投资50家AI公司"的幕后故 事。 这里面，既有 INTJ 式的冷静拆解，又有创业者式的无畏下注。 一个细节高度还原了不确定性下，锦秋的处事风格： 在第一期募资时，锦秋遭遇集中的拒绝。杨洁说："当进展记录表让你痛苦时，就别看了， 把精力放在能推进 的事情上 。 " 正是这种韧劲让锦秋形成了 "快速且确定" 的打法。 "我希望大家是因为热爱在工作，而不是因为紧张。" 也正因为这份热爱，锦 ...

Core Insights - The article emphasizes that there is no "standard growth path" in the current era, particularly in the context of AI investment and development [3] - It invites readers to embark on their own "AI adventure," highlighting the importance of collaboration and support for entrepreneurs in the AI space [4][6] - Jinqiu Capital positions itself as an AI-native investment institution, focusing on early-stage investments in AI computing power, applications, and embodied intelligence [7] Group 1: Investment Philosophy - Jinqiu Capital operates with a "builder, not talker" mentality, treating the venture capital firm as a product to be developed [8] - The firm has engaged in over 70 projects, showcasing a commitment to "rapid certainty" in decision-making, which provides confidence in their investments [10][24] - The investment range is between 1 million to 25 million USD, with a focus on supporting startups through talent acquisition and global investment networks [25] Group 2: Approach to AI - The firm believes that AI will significantly lower the barriers to acquiring intelligence and experience, allowing teams with strong execution capabilities to benefit first [12] - Jinqiu Capital prioritizes providing context over control, encouraging unique action paths rather than replicating previous models [13] - The firm values the individual capabilities enhanced by AI, emphasizing the importance of capturing resilience and thought processes rather than adhering to strict job descriptions [14][15] Group 3: Community Engagement - Jinqiu Capital fosters a community through initiatives like "Jinqiu Dinner Table," which serves as a platform for entrepreneurs to share experiences and validate user needs [29][30] - The firm actively engages with young talent, believing in their potential to grow and succeed despite a lack of experience [28] - The company is committed to ongoing dialogue with entrepreneurs and researchers, utilizing platforms like WeChat and Xiaohongshu for real-time communication [35]

以下文章来源于甲子光年 ，作者刘杨楠 甲子光年 . 甲子光年是一家科技智库，包含智库、社群、企业服务版块，立足中国科技创新前沿阵地，动态跟踪头部科技企业发展和传统产业技术升级案例，推动人 工智能、大数据、物联网、云计算、新能源、新材料、信息安全、大健康等科技创新在产业中的应用与落地。 「Jinqiu Spotlight」 追踪锦秋基金与被投企业的每一个光点与动态， 为创业者传递一线行业风向。 " 为什么人人都在排队等 OiiOii？ " 这个问题发出时，闹闹正带着她仅十余人的团队，应对一场"甜蜜的意外"。原本只想招募 100 人的内测，结果门 槛被踏破， 近 10 万人涌入排队名单 ，等待一个测用的机会。 这款名为 OiiOii 的产品，被创始人闹闹称为"幼年动画智能体"。它诞生不到半年，却在 AI 圈和创作圈吸引了广 泛关注。 锦秋基金是 OiiOii 所在公司 Hogi 的天使轮投资方。 我们相信，AI 正在让创作这件事，从"会不会"变成"想不 想"。 个体的想象力将不再受限于团队规模所限制，而是受个人的热爱而驱动。 以下是「甲子光年」与闹闹的深度对话。看这位"想变回静静的e人"，如何带着对行业的敬畏心， ...

「Jinqiu DeepTalk」 用一场深度分享带你找到下一个 buzz 信号。 " Scaling Law 撞墙了。 " 当 Ilya Sutskever 提出这一判断时，它提示着我们，要开始思考模型的"可持续发展"问题了。 过去几年，模型能力几乎与规模同步增长，"更大"似乎就是"更强"。但这种依赖海量数据和算力投入的演进方 式，已逐渐逼近可持续性发展的边界。 这也引出一个更基础的问题： 在数据增速放缓、 算力 成本攀升的背景下，下一阶段的模型突破将从何而来？ 如果「 摩尔定律」 曾定义信息时代的技术演进节奏，那么在智能时代，我们或许需要一个反映"知识压缩效 率"与"智能密度"的新衡量方式。 发 表 于 Nature Machine Intelligence 的 《 Densing Law of LLMs 》 提 出 了 新 的 答 案 —— " 密 度 法 则"（Densing Law） 。 上周六的 DeepTalk线上闭门交流活动 ，我们很高兴邀请到该 论文一作、清华大学计算机系博士后、面壁 MiniCPM（小钢炮）文本模型研发负责人 肖朝军博士 ，首次公开解读他和团队的最新工作： 《密度法则： 大 ...

< 跨大厂AI Party > 12月20日，本周六晚，锦秋基金与鹅同学、深圳模力营联合举办 2025年度跨大厂AI Party活动 ，邀 请来自 互联网/科技大厂、创业团队以及顶尖高校的AI Builders 一起，一次性认识100位对 AI 上头的 同行者。 我们希望为大家搭建同频交流的场域，在不做框架设定的夜晚里， 交换真实问题、碰撞一线判断、结识 一起往前走的伙伴 。 | 18:30-19:00 签到&留影 | | --- | | 19:00-19:50 AI 投资人&创业者开场分享 | | 19:50-20:30 AI 创业者需求对对碰 | | 20:30-21:30 自由交流&链接 | 主题： 在深圳，一次性链接100+ AI Builders｜跨大厂AI Party 时间： 12月20日，周六晚 报名： 添加下方"锦秋小助手"二维码，备注：姓名+公司/学校信息。 本次活动席位有限，我们将根据大家的报名先后顺序和从业背景信息进行筛选和匹配，大家报名从速! 以下为活动详情 【联合主办方】 鹅同学： 腾讯人的专属圈子，实名认证在职、离职腾讯人近万人。 锦秋基金： AI-native投资机构， 活跃在A ...

Z Potentials . 我们与Z Potentials同频共振 「Jinqiu Spotlight」 追踪锦秋基金与被投企业的每一个光点与动态， 为创业者传递一线行业风向。 锦秋基金于今年4月领投因克斯天使+轮，并在后续两轮新融资中持续追加投资支持。 锦秋被投企业、人形机器人与具身智能核心零部件领军企业 因克斯 正式宣布，完成 近 2 亿元人民币 新一轮融资。由 华控基金、深创投集团 共同领 投， 普华资本 跟投， 绿洲资本、 锦秋资本 作为老股东持续追加投资 。 明论资本 担任独家财务顾问 。 以下文章来源于Z Potentials ，作者Z Potentials 这是因克斯在今年内完成的 第三轮融资 ，持续获得一线财务投资机构与战略投资方的青睐和加注。 #01 关于因克斯 创立于 2022 年的因克斯，是具身智能上游产业链的核心领军者。 公司以自主研发与自建产线为核心底层支撑，构建起行业领先的全链条技术体系与规模化量产能力，已形成涵盖一体化关节、灵巧手、通信模组、电池 系统的多元产品矩阵，为下游整机企业提供从零部件到系统级硬件的全面支持。 据悉，因克斯今年关节模组出货量 已 突破十万台，成为 行业内 ...

本轮由中国互联网投资基金（中网投）与蚂蚁集团联合领投， 其他投资人包括 上海未来产业基金、东方富海，老股东招商局创投持续超额追投，深 蓝资本担任独家财务顾问。 本轮融资将主要用于产品矩阵扩展、小批量量产体系搭建，以及核心模型与软件算法的持续迭代。 「Jinqiu Spotlight」 追踪锦秋基金与被投企业的每一个光点与动态， 为创业者传递一线行业风向。 锦秋基金于 2025 年完成对首形科技的投资。 以下文章来源于首形科技 ，作者首形科技 锦秋基金，作为12 年期的 AI Fund，始终以长期主义为核心投资理念，积极寻找那些具有突破性技术和创新商业模式的通用人工智能初创企业。 锦秋基金被投企业——首形科技 AheadForm 宣布完成新一轮融资。 这也是首形科技今年完成的第四轮融资 ，标志着其所坚持的 以人形界面为载体的具身智能路径 ，正获得来自 投资端 与产业侧的系统性认可。 首形科技 . 首形｜智能情感的第一形态 过去几年，大模型与人形机器人先后从实验室走入公众视野。 会奔跑、会跳跃、能完成对话，正在逐渐成为行业展示的 " 基础能力 " 。但当 AI 真 正开始进入人类的生活场景，一个更本质的问题浮现出 ...

以下文章来源于葬AI ，作者沐秋Muqiu 葬AI . 整点真实 在这个行业里，关于投资的故事从不缺少传奇与标签。 但对锦秋来说，我们更关心的不是被贴上了什么标签，而是正在做什么、为什么要做、能给这个充满想象力的 时代带来多少有价值的改变。 我们见证过在不确定性里奔跑出来的酷公司、超级组织，因此始终相信：好的投资不是押注已标注好的"确定 答案"， 不是把创业简单归纳为某种范式。 每一家公司的轨迹都带着独特的纹理，只有真正走进去、真正理解，才会看到那些被宏大叙事遮住的细节与韧 性。 我们对这份复杂性保持敬畏，也拒绝用几个"创始人画像""时代定义""赛道周期"去给创业者贴上固定标签。 在今天的对话里，你会听到一位VC机构管理人几乎没有"自我叙事"的表达。她的底色很简单：把时间留给创 业者，把注意力留给问题，把能量留给做builder，not talker。 在所有"应该如何"的结论之前，先别着急归纳总结，先把手放进泥里。Scale with AI，Experience with AI，和创业者们一起 经历 这个时代。 对了，说了这么多，还没介绍： 本篇内容来自 锦秋基金创始合伙人杨洁和葬AI咸鱼 的首期播客对话， ...

Core Insights - The article discusses the advancements of Jinqiu Fund's portfolio company, Stardust Intelligence, in developing the Lumo-1 model, which aims to enhance robotic capabilities through end-to-end full-body VLA (Vision-Language-Action) modeling [2][11]. Group 1: Lumo-1 Model Overview - Lumo-1 integrates embodied VLM (Vision-Language Model) with cross-domain joint training and reasoning-action training, enabling robots to perform complex tasks with a high degree of intelligence and adaptability [15][16]. - The model demonstrates superior operational intelligence and generalization capabilities, outperforming advanced models like π0 and π0.5 in multi-step long-sequence tasks and fine manipulation operations [11][16]. Group 2: Training Phases - The training process consists of three stages: 1. **Embodied VLM**: Pre-training on selected visual-language data to enhance spatial understanding and trajectory inference [21]. 2. **Cross-domain Joint Training**: Merging data from various robots and perspectives to improve instruction following and spatial reasoning [24]. 3. **Real-World Reasoning-Action Training**: Utilizing the Astribot S1 robot's trajectories for training, allowing the model to learn executable actions in real-world scenarios [30][42]. Group 3: Technical Innovations - Lumo-1 employs a Spatial Action Tokenizer (SAT) for action space modeling, converting action trajectories into reusable "action vocabulary" for more efficient execution [33]. - The model incorporates structured reasoning, allowing it to understand and execute tasks based on abstract concepts and contextual cues, enhancing its decision-making capabilities [35][41]. Group 4: Performance and Impact - Lumo-1 has shown remarkable generalization abilities in real-world environments, successfully adapting to various scenarios and accurately identifying objects despite changes in presentation [44]. - The model's performance in seven multimodal benchmark tests indicates a significant improvement over baseline models, demonstrating that reasoning and action capabilities can coexist without compromising each other [44].