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狂揽4万星！换掉OpenClaw太爽了，5美元就能养个AI打工人
Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器，上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器，有六大核心特性，能跨平台对话。技能自维护，形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环，应用场景丰富，演进注重安全、稳定与智能。
14万一台家务机器人！斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相，用户还能买回去自己教
斯坦福华人博士赵子豪与迟宬创业推出家务机器人Memo，售价2万美元。它能完成多项家务，依赖ACT - 1具身模型，该模型用技能捕捉手套采集人类数据训练，用户还能教它新本领，预计2026年正式推出。
硅谷大佬带头弃用 OpenAI、“倒戈”Kimi K2！直呼“太便宜了”，白宫首位 AI 主管也劝不住
硅谷正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且成本低。节目中还探讨中美开源模型现状等。
吴恩达关注的Ling-1T背后，蚂蚁Ling 2.0技术报告解密万亿模型开源配方
AI导师吴恩达关注蚂蚁开源模型Ling-1T，其性能直逼闭源模型。蚂蚁集团通过《Ling 2.0 Technical Report》揭示技术配方，从架构、预训练、后训练对齐和基础设施四个层面构建推理模型，还分享失败教训，提供开源SOP。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。
刚刚，英伟达革了自己的命：智能体自主进化7天，干掉所有算子工程师、GPU专家
英伟达新研究AVO构建了新型进化变异算子，用自主编码智能体取代经典方法。智能体7天自主进化，优化MHA内核，性能超cuDNN和FlashAttention - 4，还能快速适配GQA，展现强大泛化能力。
字节Seed团队发布循环语言模型Ouro，在预训练阶段直接「思考」，Bengio署名
现代LLM依赖显式文本生成训练“思考”，未充分挖掘预训练数据潜力。字节Seed团队联合多家机构推出循环语言模型Ouro，将推理能力构建到预训练阶段，实现参数效率提升，还降低了有害性。
大模型如何准确读懂图表？微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft，以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱，提升结构化图像理解性能，在多基准上有增益。
通用Agent是伪命题？昆仑万维方汉现场拆解：垂直推理才是胜负手｜新智元十年峰会
在新智元十周年峰会上，昆仑万维董事长方汉分享公司转型故事与多模态AGI见解。他认为通用Agent非万能，垂类推理数据是关键，还提出AI商业落地逻辑，展示多款产品成果。