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OpenClaw爆火背后，仅8.6%用户能察觉异常！多校联合实证
OpenClaw等AI智能体爆火，其安全隐患凸显。多校联合研究发现，仅8.6%的用户能感知智能体媒介欺骗，总结了6类认知失效模式，认为体验式学习或比静态提醒更能提升用户警觉性。
宇树科技官宣：年内提交IPO，或将冲刺科创板
9月2日晚，宇树科技声明预计四季度提交上市申请。公司产品含四足、人形机器人等，商业化进展快，财务盈利。此前已开启上市辅导，C轮融资后估值超百亿。同时对Go1安全漏洞作声明。
DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
Hinton预言成真！AI接管美国一半白领，牛津哈佛扎堆转行做技工
在AI浪潮下，美国就业市场两极分化，白领遇冷、蓝领升温。微软报告显示白领易被AI替代，蓝领则较安全。不少Z世代为降低被取代风险，正转向蓝领或技能型工种。不过，蓝领也并非绝对安全。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。
AI 驱动的多代理金融工作台
Vibe-Trading 是 AI 驱动的多代理金融工作台，能将自然语言请求转化为交易策略等。它有自然语言转策略、多数据源、专家团队等核心能力，具备面向交易的深度研究等功能，还介绍了安装方式、环境变量和推荐模型。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
ICML 2025 | CoTo：让LoRA训练「渐入佳境」，模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略，解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器，后期提高激活概率，提升模型融合、剪枝能力，还能增强单任务性能与训练效率，已被ICML 2025接收。
抨击AI炒作、曝企业需求为先，Anthropic 联创：模型提 0.01 性能就血赚，算力烧钱但值！
Anthropic由7位前OpenAI核心成员创立，联合创始人兼总裁Daniela Amodei接受采访，谈到成本控制、AI安全及上市可能。她认为AI安全是核心优势，公司谨慎对待支出和算法效率，虽算力投入大，但硬件回报高。