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本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。
MiniMax ARR暴涨500%，token暴涨2000%！这就是Agent红利吧
MiniMax最新数据显示，今年8月ARR超8亿美元，较2月增长约5.3倍。2026年上半年收入同比涨283.1%，B端收入占比升至80%。其增长得益于用户增多和用法改变，M3、H3模型表现出色。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
独家 | 华为天才少年楼燚航离职创业，要做 200B 以上的「具身大脑」
前华为“天才少年”楼燚航离职创立引力蓝移，定位构建具身大脑。其采用分层架构，认为具身智能Scaling拐点已至，规划了数据来源和模型参数规模。正与汇川合作，按24个月规划推进，面临产品验证挑战。
【独家】对话汤元科技任冬淳：物理AI的瓶颈，在于训练体系｜甲子光年
对话汤元科技任冬淳，探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系，要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座，为具身智能和智驾提供服务，具身智能是未来重心。
Codex跑了22小时，真赚16.88美元：奥特曼预言的「AI打工人」来了
开发者Chris让Codex按「去GitHub上赚5美元」指令运行22小时，几天后获16.88美元。虽流程细节缺验证，但显示Codex在特定条件有「找漏洞→提PR→跟进审查」能力，不过距真正自主赚钱仍有距离。
AI自己造AI，概率60%，2028年底前！Anthropic联创坐不住了
Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据后判断，2028年底前AI自己造AI的概率达60%。他依据编程、科研复现等能力曲线，认为AI工程化生产组件基本齐全，不过AI研究的创意突破仍是关键。
Hermes推出Curator功能：自动清理Skill 仓库
Hermes推出Curator功能解决技能仓库膨胀问题。它每7天（可配置）自动运行，检查技能使用频率等数据，将30天未用技能标记为‘stale’，90天未用的移至归档目录，还能建议技能合并方案。
Tank OS：红帽首席工程师把OpenClaw打包成可启动的Linux设备
红帽首席软件工程师Sally O'Malley在GitHub发布开源工具Tank OS，它用bootc技术将Fedora Linux和OpenClaw打包成可启动容器镜像。该工具解决OpenClaw配置安全问题，适合企业环境，虽非面向小白，但对企业IT重要。
“龙虾之父”接连点赞，星标 5k+：有道龙虾李良才拆解全场景 Agent 演进逻辑与 Vibe Coding 实战
网易有道推出国内大厂首个 100% 开源 Agent 产品有道龙虾 (LobsterAI)，发布不到一月在 GitHub 获 4000+ Star，还获‘龙虾之父’点赞。有道 AI 应用架构师李良才在大会分享其养成史、架构选型及 Vibe Coding 实战。