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硅谷今日最热具身模型！不用后训练，看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1，主打上下文学习，能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%，远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
Claude水印已被破解，斩获11k Star！但会被拒绝安装
Anthropic为Claude生成文本添加隐藏水印，引发争议。很快有开源项目可去除Claude、Gemini、OpenAI水印，获11k Star，但Claude拒绝安装。反对与支持水印者观点不一，双方展开猫鼠游戏。
视觉AI从「会生成」走向「能创作」，RabbitVis探索AI应用新范式
随着AI生图能力提升，如何让AI进入创作流程成新问题。兔展智能基于UniWorld - Design视觉AI大模型推出RabbitVis，推动视觉AI从图片生成走向可编辑、可交付的创作流程，解决创作流程断点问题。
GPT之父：只用上世纪数据训AI，它居然也会写Python？！
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型，其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型，发现核心能力差距不大，且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。
AI「生肉证明」堆爆GitHub！陶哲轩重磅发声：只会解题没用了
陶哲轩判断数学从证明稀缺进入过剩时代，AI 使证明生成加速，出现验证和消化跟不上的‘阻抗失配’现象。如 Erdős 问题有众多待评估方案堆积，而仅1196号案例跑通‘三件套’。他还指出学术评价体系将重写。
谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”？这个判断有点过了｜甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。
GitHub 狂飙 2.5 万标星，这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了！
GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。
AI 会取代你的工作吗？Anthropic 用 200 万对话告诉你答案
Anthropic发布Economic Index第四期报告，分析200万次Claude对话，提出“经济原语”框架。发现AI对高学历任务加速效果更好但成功率低，还揭示Claude.ai与API差异，引入“有效AI覆盖率”等。
LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
1月24日，崇礼即将召开一场“雪道上的AI战略会”｜甲子光年
2026年1月23 - 25日，崇礼论坛在崇礼太舞小镇举行，主题为“向新而立”。开幕式邀请俞敏洪、周鸿祎等嘉宾探讨AI长期投入问题。还有四大专场从不同视角呈现AI产业，重视场外交流建立长期连接。