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WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。
吴恩达批Vibe Coding：应届生正面临失业，真正稀缺的是极具经验的AI 工程师
吴恩达发文指出大学教学与企业需求错位，导致CS毕业生难就业，而AI工程师供不应求。他面试看重三能力，有这些技能的人生产力高，企业急需。他认为优秀开发者是紧跟AI变化的经验者，基础知识仍重要。
狂砸百亿美元后，仅5%企业成功落地AI，他们做对了什么？
企业在生成式AI领域投入数百亿美元，但95%的机构未获可衡量商业回报，此为「GenAI鸿沟」。原因包括工具缺乏学习能力、预算分配失衡等。少数成功企业聚焦高价值用例，选易部署工具，与供应商深度合作。
中国AI芯片大突围，DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布，是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数，采用UE8M0 FP8适配国产芯片，具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局，推动国产芯片发展。
Claude Fable 5.1与GPT-5.6社区一手实测
Anthropic的Claude Fable 5.1刚上线，社区就将其与OpenAI的GPT - 5.6 Sol实战对决。采用同一提示词等严苛规则，结果Fable 5.1细节碾压但有bug，成本高；GPT - 5.6 Sol成本低、风格稳定。还给出选型参考。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
Manus 加入 Meta，1 年内公司价值 100 倍增长，他们做对了什么？
Manus 加入 Meta 后公司价值一年涨百倍，其虽无自有模型却受海外巨头青睐。它靠增量思维获产业认可，借先发红利快速获高 ARR 与估值。后续应塑造爆款场景，创业者和大厂都可借鉴其思路。
AI coding 智能体设计
文章从分析Gemini - CLI源代码入手，解读AI coding工具智能体设计。涵盖用户提示词预处理、工具注册与调用、架构设计、预置提示词等内容，还对比了Gemini - CLI和Claude Code可扩展性设计，介绍规约驱动开发模式。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。