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碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架

复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。

谷歌DeepMind发布WeatherNext 2，运行速度比上一代快8倍，分辨率达小时级。其关键是新提出的FGN功能生成网络，通过输入32个随机数字生成多样天气情景，速度快且准确率高，虽有小瑕疵但实用。

Vercel CEO称内部测试中，国产Kimi K2模型运行速度和准确率均优于GPT - 5和Claude Sonnet 4.5。硅谷多家公司已接入或转用K2，K2 Agent能力也经受住检验，还给出使用和价格相关信息。

OpenAI推出Sora2，可生成20秒1080p视频，在物理准确性等方面更优，还具备音画同步能力。文章对Sora2和谷歌Veo3进行多轮对比实测，涉及不同场景，也提及Sora2版权保护及App相关情况。

本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略，给出确定AI项目的方法。

GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass，开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发，能捕捉屏幕和音频活动，转化为结构化信息。适合会议记录等场景，有屏幕活动捕捉等核心能力，提供不同系统安装方式。

随着基于LLM的多智能体系统崛起，其安全隐患凸显。中国科学技术大学等机构提出G - Safeguard安全防护框架，它基于图神经网络，通过构建多智能体话语图等方式，能有效抑制恶意信息传播，有强大防御和泛化能力。

8月24日小米举行玄戒芯片技术沟通会，公布三颗自研芯片：AI旗舰SoC玄戒O3、端侧AI加速芯片玄戒O100、智驾高算力AI芯片玄戒D100。小米重启大芯片研发五年多，投入超210亿，芯片团队近3000人。

研究者发现，将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型，弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外，公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险，部分开源模型易受 Opus 风格影响。

阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。