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Generalist爆火背后：具身智能真正的竞争，已不在模型
Generalist AI发布的GEN - 1模型引爆具身智能领域，其多项指标出色，预示具身智能竞争从模型层转向基础设施层。行业关注焦点转移，数据正从‘静态数据集’演进为‘动态教育系统’，评测与仿真基础设施成关键。
Theory of Agent：构造知行合一的智能体
当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。
Agent 真正的护城河，正在从工具转向记忆资产
2026年初，Anthropic用Claude Cowork引发AI创业热点，其计划引入知识库获“永久记忆”能力，将Agent Memory探索推到前沿。文章探讨独立Memory层成必需品的原因、工程化记忆系统的能力，还对比模型厂商和第三方中立派路线。
HAMi 2.7.0 重磅发布 | 异构芯片全面拓展，调度更稳、生态更强
Dynamia密瓜智能宣布发布HAMi 2.7.0版，在硬件生态、调度器、应用层生态等方面有显著进展。硬件上支持昆仑芯、燧原、AWS等芯片；调度器优化了资源计算和可观测性；应用层与vLLM、Xinference等整合。
具身智能落地物流行业的最大难题，被京东物流撕开一道裂缝
在科技领域，物流行业常被视为最不“性感”的赛道之一。随着具身智能火爆，智慧物流又迎来新的想象空间。9月25日，在JDD 2025京东全球科技探索者大会上，京东物流正式发布“超脑2.0”与“异狼”系列新品，旨在填补物流智能化“认知”与“执行”高度统一的关键空白。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事，Anthropic开源的MSM对齐方法，能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调，控制精度高，还研究了最佳实践，将改变大模型对齐流程。
人生周报v022：十层认知
文章围绕育儿量化指标、写提示词的难点、培训出路、AI生成PPT的局限、MCP协议误区等多个话题展开讨论，还推荐了物理科普书《解析物理的十层之旅》。
AI Agent 十问十答，降低认知摩擦
文章以问答形式梳理技术术语与价值信息，介绍AI Agent定义、与传统软件区别、演进原因等，还阐述组件、原理、提升输出效果方法，探讨Workflow与LLM关系及单/多智能体系统相关内容。
DeepMind哈萨比斯最新认知都在这里了
谷歌DeepMind CEO哈萨比斯在访谈中谈AGI，称若未来十年实现，将开启科学黄金时代。他指出当前AI瓶颈，如非真正“博士级智能”、无“真正创造力”，还介绍公司多模型进展及机器人战略等。