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吃灰 AI 眼镜爆改“交警 Copilot”，函数计算AgentRun 实操记录
作者将吃灰的Meta Ray - ban眼镜爆改成“交警Copilot”，介绍了“端 - 管 - 云”协同框架，分享客户端与服务端开发过程。还探讨用Agent架构和FaaS的原因，指出其在应对需求变化、节省成本等方面优势，最后提及项目待优化处。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
Karpathy的软件3.0：Agent的原生世界
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示，AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令，软件3.0以上下文窗口为程序，LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架，给出创业建议。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
GPT-5点赞！八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年，大语言模型已演变为智能体，但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述，系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战，提出三定律，还介绍了优化技术、应用案例等，并指出未来方向。
上海 AI Lab 庞江淼：开放平台是具身智能“ChatGPT 时刻”的前提｜具身先锋十人谈
上海AI Lab庞江淼认为开放平台是具身智能“ChatGPT时刻”的前提。他早期专注CV，后转型切入底层控制。他指出具身智能Scaling Law非简单线性，还探讨了大小脑融合、VLA技术等，团队发布的Intern - Robotics目标是建开放基础设施。
换题还是第一！DM0.5横扫RoboColiseum四榜
本文报道原力灵机DM0.5在智元机器人发起的RoboColiseum具身模型评测中拿下四个单项第一，这已是该模型连续拿下六套不同类型公开评测的榜首，攻破了传统具身模型换题掉分的痛点，目前已开源落地产业场景。
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」？
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事，包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况，以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS，还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
陶哲轩长文剖析现代社会：大型组织挤压小型社群，个体陷入疏离困境，AI正在加速这一进程
陶哲轩长文以协作式数学项目社群现象为切入点，提出观察现代社会的框架。指出现代技术和激励体系在赋能个体与大型组织时，严重削弱小型组织，导致个体精神上出现脱节感，AI还在加剧这一问题，并给出新兴草根组织视角。
阿里云的野心，不在 Agent Builder
近期云厂商动作整齐，如阿里云推出企业级 Agent 全栈服务平台 Agent Studio。企业做 Agent 面临基础设施难题和高成本问题，业内探索了自建、用开发框架、企业级 Agent 平台三种路径，阿里云 Agent Studio 在多方面替企业解决麻烦，还可能改变云服务模式。