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具身大满贯还全开源！原力灵机DM0.5登顶RoboDojo，且clone且珍惜
原力灵机的DM0.5登顶具身评测RoboDojo，在记忆维度表现突出，还在其他权威评测中成绩优异。它有强泛化能力，在多场景表现佳。其从数据、架构、效率全面升级，且全面开源，赋能具身生态。
3万小时触觉数据补齐具身智能“手感”！新智具身&复旦大学技术报告三连发
上海新智具身联合复旦发布三份技术报告，将触觉跃升为具身智能核心基建。包含统一触觉数据格式并构建3万小时语料库、以触觉预判赋能VLA、在世界模型重构触觉想象等内容，项目数据和模型将开源。
AI x 大前端性能稳定性：快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战，阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践，含根因排障和应急处置案例，还谈了开发中思维切换等认知。
对谈 Chai-2 核心科学家乔卓然：抗体生成成功率提升百倍，分子生成平台是药物研发的 GPU｜Best Minds
文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然，探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体，成功率提升百倍，将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU，合成数据将成“第三模态”。
2026年具身智能进入“上市大年”
2026年开年不到三月，具身智能赛道涌入200亿热钱，7家企业成百亿估值独角兽，超20家明确上市计划。虽2025年该领域有泡沫成共识，但因政策加持、技术突破等因素，投资机构仍重金下注。行业格局分六大派系。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
风口来了，小程序开发者必看，最高多拿10万！
微信AI小程序成长计划再升级，全行业、全类目的小程序都能申请加入。重点是针对工具类小程序推出“变现激励”，达标可额外获5%广告金激励（上限10万），作者还给出实操步骤与避坑指南。
英伟达挑战者，估值490亿
AI芯片初创公司Groq完成7.5亿美元融资，估值达69亿美元。它由前谷歌工程师创立，致力于打破英伟达垄断，产品能低成本维持AI性能，但在生态、大规模模型支持等方面与英伟达有差距，短期内难威胁其地位。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。