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告别噪声初始化：NTU MARS Lab提出A2A新范式，实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式，以历史机器人轨迹为生成起点，打破生成速度与精度瓶颈，在训练效率、推理速度及泛化表现上佳，还可扩展至视频生成领域。
安全的下一个好赛道，非常值得研究
近几年机器人发展火爆，摩根士丹利预测到2050年产业规模或超5万亿美元。但机器人领域安全复杂，研究团队用CAI框架对三款消费级机器人渗透测试，揭示严重安全问题，且行业整体对安全无知。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
MMLU已死？「人类最后考试」登Nature：全球AI模型集体不及格！
AI发展迅猛，现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」（HLE），涵盖多领域难题，目前最强AI准确率不足50%，凸显AI与人类专家的差距。
吴恩达复盘百度岁月：我带过的自动驾驶、智能音箱都成了！Altman 我也带过，但 Gemini 3 比 ChatGPT 强
吴恩达团队提出新版图灵测试界定 AGI，避免行业泡沫。在播客中他还谈及 AI 关键议题，指出 AGI 短期难实现，规模化非唯一路径，AI 不会大面积取代岗位，中美 AI 各有优势等。
0行人类代码！OpenAI内部绝密实验曝光：3人团队5个月砸出百万行级产品
OpenAI工程团队进行内部实验，构建并发布零人类代码的内部软件产品，代码全由Codex智能体编写。团队分享开发经验，如重新定义工程师角色、让应用对智能体可见等，还面临一些未知挑战。
福特把造车压到 93 分钟，AI 正在把“软件生产线”重做一遍
AI时代，研发基础设施正重构。如福特重设汽车生产线，AI也在重造“软件生产线”。文档受众从人变为机器，人与AI分工明确，人跃迁为“定义者”，团队需适应新工作方式。
OpenAI 开发者的 Skill 经验：如何使用评估系统来优化 Skill
文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法，指出迭代 AI 技能效果难测，可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程，包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等，还提及不同阶段的评估重点和工具。
只有 30 个工程师的 X，是怎么重新杀回 App Store 第二的
本文讲述X产品负责人Nikita Bier的经历，他曾多次打造爆款App。加入X后，30人团队30天内将App Store排名从78推到2。他还分享X在算法、功能等方面的改进，以及Elon的管理风格和X未来计划。
小米的首代机器人VLA大模型来了！丝滑赛德芙，推理延迟仅80ms丨全面开源
具身机器人成科技新热点，大家期待其释放生产力。小米首代具身VLA大模型Xiaomi - Robotics - 0抓间歇停顿问题，4.7B参数规模下推理延迟仅80ms，还做三项技术创新，且全面开源。