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英伟达GEAR实验室刚刚放出大招，物理世界的自动研究 AutoResearch 首次成为现实
英伟达GEAR实验室实现物理世界自动研究AutoResearch，其ENPIRE系统让8个Codex智能体接管机器人舰队自主完成研究流程，将高精度操作成功率提至99%，还发现新物理缩放法则，项目即将开源。
上百个Agent，该怎么管？清华团队新思路：重做Session
当Agent数量增多，管理难题凸显。清华与中大团队开源OpenRath，以Session为核心，让多Agent共享状态。它借鉴PyTorch，解决了证据存储、状态流动等问题，使Agent集群管理更高效。
为什么算力追赶这么难？前谷歌架构师现场黑板推演底层架构，看懂芯片底层逻辑里被忽视的“空间博弈”
前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起，推导芯片架构，指出芯片大部分成本花在搬运数据上，还探讨乘加运算、脉动阵列等原理，以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。
6个电子牛马替我上班，腾讯马维斯好用吗？
5月20日腾讯上线AI助手马维斯，由六个AI Agent组成。经测试，它在定时任务、搜索整理、竞品分析等场景有表现，但也存在文件操作易出错、图片识别不稳定、分析深度不足等问题。其背靠腾讯生态有渠道优势，但需提升体验促使用户留存。
我手机里装了20个AI，最后发现只需要一个
AI工具爆炸，人们成了「AI项目经理」。百度DuMate在开发者大会展示强大能力，一句话可让三件不同工作并行执行，有技术架构支撑，已获认证且成本下降，入口之争本质是生态之争。
Skill Factory：三天手搓面向Harness设计的技能工厂（附AI coding实践）
作者分享从产品设计到算法落地全流程实践，指出当前做skill两种方式的问题，介绍面向Harness设计的技能工厂，包括生产模式、生态适配、迭代方向，还提及AI coding实践及各工具作用。
Kubernetes 被 AI 打回“半成品”！K8s 之父发出警告：代码生成越快，程序员越危险
Kubernetes联合创始人Brandon Burns表示，AI让Kubernetes回到‘未完成’状态，它得适应GPU调度等新需求。他还谈到AI对编程工作的影响，如代码审查成核心技能，未来编程语言或为AI设计。
老黄秘密武器曝光：AI一夜设计芯片，顶人类顶级工程师10个月！
英伟达在GTC大会揭露用AI设计GPU，原本8名工程师10个月的任务，AI一夜完成。其开发NB - Cell、Prefix RL等工具，还推出内部大模型Chip Nemo和Bug Nemo，不过完全端到端自动化设计仍有距离。
让AI Agent自动接Issue、写代码、上线：我用200行代码搭了一个全自动开发流水线
文章介绍AI Agent驱动的全自动开发流水线，对比传统流程，指出开发者角色转变。列举开源工具，给出200行代码的最小实现，分析半自动与全自动差异及信任鸿沟，点明开发自动化趋势，还给出落地建议。
Agentic的风又吹到了世界模型~
这篇42位作者联合完成、综述400余篇工作的论文，第一次用'能力×法则'双轴框架，把所有叫'世界模型'的系统放到同一张地图上，为领域建立公共语言，还得出了关键结论。