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继宇树后，唯一获得三家大厂押注的自变量：具身模型不是把DeepSeek塞进机器人
2026 开年，自变量机器人获字节、红杉 10 亿融资。自变量认为具身智能不是 AI 模型应用，需“生于物理世界、用于物理世界”的基础模型，其有自研成果，还开源模型组织黑客松。
解放军总医院联合南大、吉大等机构，共同提出首个「脊柱诊疗大模型」SpineGPT
解放军总医院联合多机构研发首个脊柱诊疗大模型 SpineGPT。研究指出通用 LVLM 有‘认知鸿沟’，团队构建 SpineMed 生态系统，含 SpineMed - 450K 数据集与 SpineBench 评估基准，SpineGPT 表现超越开源模型。
刚刚，北大&360里程碑式突破！32B安全分碾压千亿巨兽
2025年9月23日，北大 - 360联合实验室发布TinyR1 - 32B模型，仅用20k数据微调就实现安全性能突破，兼顾推理与通用能力。还推出TinyR1 - Safety - 8B，且系列模型已全面开源。
吴恩达：自动化测试在 AI 编程时代将变得极其重要
吴恩达分享团队用AI编程助手的经历，如Agent删代码。他认为AI辅助编程时代，自动化测试愈发重要，智能体测试能发挥作用，还强调优先测试基础设施代码，后端测试更关键。
2025年多款Deep Research智能体框架全面对比
文章从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南入手，对多个开源深度研究智能体框架进行架构解构与功能对比，还体验了商业化智能体应用，为使用者和开发者选工具框架提供参考。
从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench，SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench，直面自然语言驱动功能添加任务，发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨，任务挑战大，指明AI软件开发改进方向，且已开源。
研究显示：AI 编程工具在经验丰富的开发者手中表现未达预期
METR研究人员对经验丰富的开源开发者开展随机对照试验，让其使用Claude 3.5和Cursor Pro等AI增强型开发工具。结果显示，AI辅助编程使任务完成时间延长19%，与预期相悖。
机器人学会“脑补”触感，叠衣服端茶水成功率暴涨90%
近年来，人形机器人研发从行走转向复杂操控，但处理精细家务表现逊色。卡内基梅隆大学联合博世人工智能中心团队提出 HTD 模型，让机器人预判触觉，在 5 项任务上成功率提升 90.9%，部分代码开源。
AI撑爆GitHub！天天宕机，18年老兵带5万星项目「决裂出逃」
GitHub第1299号用户、Vagrant之父Mitchell Hashimoto，因GitHub连续宕机和AI转型，带着5万星项目Ghostty出逃。AI让GitHub负载剧增，其资源向AI倾斜致基础设施维护变差，“去GitHub化”声音渐大。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。