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Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。
刷新无监督异常检测上限！首提「匹配代价滤波for异常检测」范式 | ICML'25
新智元报道，东北大学等团队在ICML 2025提出CostFilter-AD，将「匹配代价体滤波」引入无监督异常检测，构建异常代价体并滤波，无需缺陷样本训练，可作插件提升现有系统，精准检测微小缺陷。
不只OpenClaw，这个app让你同时拥有龙虾和云手机
作者在OpenClaw主题直播中翻车，后发现RedClaw app可免配置免费体验OpenClaw。它提供云手机和AI，能突破移动端数据孤岛。作者测了3个场景，虽有不足，但认为方向正确，值得关注。
如何定义“人味儿”？——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变，情感智能评测缺失的背景下，作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench，介绍其设计、评估方式、迭代过程等，还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。
“VLA和世界模型都不是终局，会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会，蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利，但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局，未来会有物理世界独有的模型。
黄仁勋、李飞飞、Yann LeCun等六位AI顶级大佬最新对话：AI到底有没有泡沫？
六位 AI 顶级大佬黄仁勋、约书亚·本吉奥等齐聚参加峰会对话，回顾 AI 发展历程，分享职业生涯“顿悟时刻”，探讨 AI 是否有泡沫、何时达人类智能水平等问题，各抒己见展现对 AI 未来的不同思考。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
不装了！LeCun哈萨比斯神仙吵架，马斯克也站队了
图灵奖得主Yann LeCun与诺贝尔奖得主、谷歌DeepMind CEO哈萨比斯就“智能的本质”展开激辩，马斯克站队哈萨比斯。二人观点分歧大，后LeCun称主要是用词分歧，双方都关注世界模型，但理解和实践有别。
没等VC下场，机器人厂商们先投了一家数据公司
2026年具身智能市场火热，智域基石获灵初智能等四家企业数千万元天使轮融资。其定位第三方数据公司，核心团队背景互补，明确不做本体、模型等四件事，还构建自动化编译管线处理数据。