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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。
Deepseek是被降智了吗？
作者认为Deepseek被降智，存在诸多问题，如不懂用户意图、长文理解差、措辞怪异、提示词调教难、无脑捧杀、幻觉率高、深度思考弱等，还对比了与GPT在人际交往话题回复上的差异。
云计算一哥首度牵手OpenAI，大模型「选择」自由，才是终极胜利
亚马逊云科技宣布通过两大平台支持OpenAI新开源模型，还上线Anthropic最新模型Claude Opus 4.1。其早有战略布局，两大平台汇聚400+模型，践行‘选择大于一切’理念，满足多样需求，打造AI生态。
付费Mathpix公式识别不香了~不要钱舒服！
复杂科学文献中公式识别问题重要，但现有模型有局限。DocTron - Formula通过简单微调在多场景达先进水平，还引入CSFormula数据集。它基于Qwen2.5 - VL微调，在多个数据集上效果佳。
Qwen-Scope：看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块，通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型，应用于推理、数据、训练、评估等场景，可前往Huggingface或魔搭体验。
Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
[Triton编程][基础]vLLM Triton Merge Attention States Kernel详解
文章详细介绍vLLM中Triton Merge Attention States Kernel的实现，与PyTorch原生实现对比，该Triton kernel最高可实现3 - 5倍以上算子加速。内容涵盖Merge Attention States概念、PyTorch实现、Triton基础算子、分析及性能评估等。
两个小时，10美元，Karpathy做了一个《指环王》3D游戏
Andrej Karpathy 让 Opus 5 根据《指环王》开篇文字，用 Three.js 制作三维场景，成本约 10 美元，两小时写出 5500 行代码。虽效果粗糙但有趣，他设想未来大模型能按需生成虚拟世界，不过也暴露大模型难以检查成果的问题。
“同事.skill”不用写了，爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你，还让开发者集体抛弃 “龙虾”？！
近日，Hermes Agent 在国内爆火，获超 5.2 万 stars 且还在增长。它与 OpenClaw 不同，采用单 Agent 架构，有学习循环和分层记忆系统。背后公司 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型，还引入区块链解决算力问题。
AI 太烧钱！微软选择「倒戈」DeepSeek
微软宣布Copilot Cowork全球上线并引入按使用量计费机制，还评估引入DeepSeek V4。Agent普及使AI成本问题凸显，微软进行系统性重构，构建质量保障体系，成本工程化能力成竞争新焦点。