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GPT-6 真要来了！OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光：可榨出14倍参数潜能
OpenAI将推旗舰模型GPT - 6（内部代号Astra），采用“循环深度”新技术，能榨出14倍参数潜能，降低成本，但会使AI推理过程不可读，加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。
大厂这波Agent混战，杀死10多个AI名品
2026年8月AI圈组织架构调整频繁，阿里、字节整合多款产品，腾讯、百度也有动作。办公Agent成大厂混战核心，虽有产品被整合，但各厂优势不同，终局难测。
DeepSeek低价风暴打服硅谷！海外平台争相倒贴V4 Flash
DeepSeek V4 Flash掀起价格风暴，全球开发者为之疯狂。海外平台如Nous Portal、Cline等纷纷补贴，其能力大幅提升，价格却极低，让开发者更愿尝试开源模型，AI应用层或迎转机，且DeepSeek Code可能将至。
让机器人学会“预判接触”：它石智航牵头四大顶尖机构发布TacForeSight，破解精细操作难题
它石智航联合四大顶尖机构发布论文“TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”，提出力条件触觉世界模型，让机器人能提前预判接触变化，在精细操作领域取得关键进展。
GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。
镜头被油污糊住，机器人还稳定操作？北大/清华等给VLA加一道信息筛选，不靠额外数据，效率提升14x，真机鲁棒性反而更高了 | ICML 2026
北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
ICML 2026｜表格异常检测能否告别「one-for-one」？OFA-TAD迈向one-for-all通用异常检测新范式
表格异常检测在多领域作用关键，但当前 one-for-one 范式成本高、泛化弱。Griffith 和同济团队提出 OFA-TAD，推进到 one-for-all 范式，在多源数据集训练一次即可迁移，实验表现优异。
干掉 .md？兜里 Token 不够，没法和 Karpathy 共情
近日，围绕‘Markdown 是否已过时’讨论升温。Theo Browne 视频阐述‘HTML 优于 Markdown’五大理由并分享实操技巧，虽指出 HTML 有费 Token、版本控制差问题，但仍倾向用 HTML，不过也有开发者质疑。
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。