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NVIDIA团队让编程Agent接管真实机器人实验，成功率达99%

NVIDIA GEAR 实验室负责人介绍 ENPIRE 项目，首次在机器人硬件实现自动化研究。让 8 个 Codex Agent 驱动闭环，完成高精度任务，成功率 99%。项目计划开源，还提出 MRU 与 MTU 指标。

九章云极于6月17日发布Alaya NeW AI工厂体系，锚定十万P算力、十万亿Token、千个模型、千倍降本四大目标。该体系是智能工业化的必然产物，能解决资源难转生产力的难题，还具备技术效能、生态范式和商业飞轮三大支柱。

随着多模态和大语言模型发展，人类与 AI 交互走向共生。现有视频大模型难把握响应时机，西北工业大学等团队在 ACL 2026 提出 Response - G1 框架，实验显示其提升了模型性能。

OpenAI 联合创始人 Karpathy 在 AI Ascent 2026 大会提出软件正经历第三次范式转移。从 Software 1.0 到 3.0，人类参与编程方式不断变化，3.0 用自然语言编程，中间层应用被模型原生能力吞噬。

美团推出产品 xia345，它聚合主流 AI Agent 客户端、技能市场和 LLM 模型等信息，功能不复杂但信息密度高。其有清晰新手路径，还能成 Agent 技能。产品经理规划了新功能，目标成 Agent 时代迪士尼乐园。

UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》，回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷，经优化，LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散，为多模态统一架构打通底层路线。

普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。

Google Research发布TurboQuant压缩算法，将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit，内存降6倍、速度快8倍且精度零损失，解决了传统算法的压缩开销问题。

伊朗无人机袭击中东三个亚马逊数据中心，致在线服务中断。美国军方用 AWS 运行 Claude 等系统。AI 在战争中作用上升，加速决策但也带来致命错误风险，作战节奏向“机器速度”转变。

宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。