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具身智能落地四问：路线图、陷阱、生态位与破局思路｜甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上，梅卡曼德创始人邵天兰探讨具身智能落地问题。他指出落地有陷阱，企业应耐心发展；智能机器人对手是人工与专用设备，要找生态位，梅卡曼德做通用组件应对挑战。
美7000万人或被取代，Agent光速卷入职场！北大校友、杨笛一新作
斯坦福大学研究团队调查104个职业领域1500名专家及52名AI研究员，构建WORKBank数据库。研究发现职场AI需求与能力错配，工人对AI态度不一，还揭示未来人类技能变化趋势。
7.3K Star！港大开源神作，集问答、可视化、出题于一身的 AI 超级导师！
香港大学 HKUDS 开源的 DeepTutor 是爆火的个人学习助手，集文档问答、可视化讲解、智能出题、深度研究于一体，解决自学痛点，还给出了快速入手步骤。
700万参数击败DeepSeek R1等，三星一人独作爆火，用递归颠覆大模型推理
今年6月Sapient Intelligence提出的HRM影响大模型推理结构，四个月后三星研究员Alexia Jolicoeur - Martineau推出TRM，700万参数模型在推理基准测试中超越参数多10000倍的模型，还介绍了TRM原理、改进及实验结果。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
刚刚，小扎砸143亿的「牛油果」来了！硬刚GPT-5.4，硅谷最贵华人首作
Meta超级智能实验室首个作品Muse Spark上线，跑分从18飙到52，盘中暴涨10%。它是「全能六边形战士」，有原生多模态感知等能力，上线「沉思模式」，功能先在美国铺开，未来接入社交平台，免费用但闭源。
Anthropic 发布最新劳动市场影响报告：AI 已拿下 75% 的程序员工作、且能做的还有很多
Anthropic发布报告，用Claude真实使用数据度量AI对劳动市场的影响。提出‘观测暴露度’指标，显示AI远未达理论上限，高暴露职业集中在白领，目前失业率未升，但年轻人入职放缓。
10个Agent一键组队：并行智能体协作，端到端交付从24h缩减到4h！
过去写代码靠程序员手动输入，即便有Copilot等工具，仍需人主导。并行代理出现后，程序员可调用多个AI并行工作，将端到端交付时间从24h缩减到4h，思维方式也需转变，对工程师能力要求也有变化。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。