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Meta发最强模型打响价格战，小扎对谷歌贴脸开大！北大校友立大功
九月刚过3天就有五个前沿模型发布，Meta发布Muse Spark 1.3踢馆谷歌Gemini 3.8 Flash。它跑分提升大、成本低，性价比高，但也遭质疑，大模型下半场或比拼系统架构和智能体工程能力。
鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。
2亿枚AI芯片大爆发，人类最大基建集体开工！
全球投入使用的AI芯片总算力相当于约2000万枚英伟达H100芯片，预计到2028年底达2亿枚。数据中心进入百万级算力时代，投入资金巨大。算力提升使模型和Agent能力增强，AI还参与自身研发优化。
一个窗口搞定 SSH、SFTP、终端和 AI，爽啊！
早期运维、开发需多个工具，窗口多效率低，后来的工具又有收费、收集数据等问题。Netcatty是新的开源SSH工作区，整合多种功能，免费无数据收集，更新勤快，有诸多实用特性。
今天，「空间原生」时代正式到来！
6月8日，工信部和国资委要求机器人年底从「表演模式」转向「作业模式」，但现有模型空间感知能力不足。今天蚂蚁灵波发布 LingBot - Depth 2.0，开源 LingBot - Vision，其采用「空间原生」路线，训练高效且表现亮眼。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
快手AgentX：推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’，但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环，在快手 App 业务部署中跑通完整闭环，提升效率与业务收益。
中国第一，直逼OpenAI！神秘「扫地僧」冲到全球前七
神秘中国AI「扫地僧」MopMonk以73.1%胜率杀入CyberGym全球前七，紧咬OpenAI。它用MiniMax M3为基座，靠结构化记忆、多Agent并行等策略提升漏洞挖掘执行力，示范开源基座极致利用之路。
拖更三年，北大校友翁荔最新长文刷屏！
前OpenAI副总裁Lilian Weng发布拖更三年的长文《Scaling Laws, Carefully》，指出AI行业依赖的Scaling Laws远比想象脆弱。OpenAI和DeepMind对算力分配结论相反，且Chinchilla方法论也有问题，同时数据快用完，经典公式前提在崩塌。