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为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。
Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
为 120 个 AI 项目做增长，矩阵魔方叶晨曦：优秀的增长团队，不能去「爱」自己的产品
叶晨曦带着近10亿营销经验回归AI赛道，分享AI GTM底层逻辑。他指出AI营销缺人，窗口期仅三个月；还谈到找差异化、破圈、营销预算等要点，强调创始人要身先士卒，职业创业者应“失去爱产品的能力”。
腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授
密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座，主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展，强调简约与约束平衡，指出存在的陷阱及挑战，还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。
奥特曼爆料：GPT-5重构彻底一切！一人顶五个团队
GPT-5的发布或是一场技术变革。奥特曼在对谈中给出未来清单，谈到年轻人学习方向、创业思路等。他认为GPT-5是大飞跃，年轻人要掌握AI工具，还提出评估大模型智力新指标等。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
Granola 为什么能赢：会议笔记，把产品做简单很重要
Granola是新推出一年多的AI笔记产品，迅速成硅谷创业者、投资人常用工具。其创始人认为，“AI笔记”头号竞争对手是苹果备忘录。产品好用关键在于极简“蜥蜴脑设计”与利用用户“上下文”，文中还分享设计思考与实用经验。