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没等VC下场，机器人厂商先投了一家具身数据基础设施公司
2026年以来具身智能热度高，智域基石切入数据基础设施赛道完成融资。其核心管理团队背景多元，设计了五段式数据处理管线，更看重To B场景，目标是成平台型基础设施。
马斯克1万亿美元薪酬方案获批！
特斯拉年度股东大会上，马斯克1万亿美元薪酬方案超75%票数获批。该方案分12期解锁，绩效目标难度极高。同时，董事会对投资xAI表态，机器人和AI将成特斯拉未来战略重点。
OpenAI回应被连续挖走顶级人才
Wired消息，Meta连续挖走OpenAI四位顶级研究人才，OpenAI首席研究官Mark Chen强硬回应，承诺与领导沟通、调整薪酬等挽留员工，还强调公平。硅谷人才竞争激烈，Meta招募激进，OpenAI开始更专注AGI目标。
谷歌训出Gemini 3的TPU，已成老黄心腹大患！Meta已倒戈
谷歌酝酿TPU@Premises计划，允许客户将TPU搬进自家数据中心，首个目标是Meta。谷歌Ironwood TPU v7与英伟达B200性能相当，还拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒，欲夺英伟达10%市场份额。
微软叫停Tokenmaxxing！预算卡死，超限自负
从今年7月起，微软为各业务部门设「AI Token预算目标」，将GPT - 5.6设为内部默认模型。此前Tokenmaxxing风靡硅谷，如今大厂纷纷收紧AI使用，微软是最后跟进者之一。
她拒了贝索斯，离开黄仁勋，只为回答一个问题：AI能学会物理世界吗？
近日，AI初创公司Accelerated Understanding亮相，由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流，目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大，公司想解决AI验证瓶颈，产品面向科研工程机构。
谢赛宁REPA得到大幅改进，只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究，发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA，代码不到4行，能提升REPA收敛速度，在多方面表现出色。
Karpathy新思考：别把AI当动物，它们是全新的智能物种
Andrej Karpathy发长推提出颠覆性观点，认为人们用错误框架理解AI，对比了动物智能与LLM智能的优化动力、根本差异等，强调优化目标决定智能形态，指出应按其机制对待AI。
刷新无监督异常检测上限！首提「匹配代价滤波for异常检测」范式 | ICML'25
新智元报道，东北大学等团队在ICML 2025提出CostFilter-AD，将「匹配代价体滤波」引入无监督异常检测，构建异常代价体并滤波，无需缺陷样本训练，可作插件提升现有系统，精准检测微小缺陷。
正交化之外是什么？微软等提出ARO优化器：训练提速1/3，揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文，提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则，能让大模型训练提速约 1/3，比 Muon 高效 10% - 15%，还能全模型优化，揭示了矩阵优化新方向。