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挤干大模型高分「水分」！最强模型仅49分，南大傅朝友发布Video-MME-v2
南京大学傅朝友团队在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分，揭示模型与人类的巨大鸿沟、传统 Acc 指标虚高、“Thinking”并非总是增益等现象。
马斯克突然“牵手”英特尔！杀入AI芯片腹地
近日英特尔加入马斯克的Terafab AI芯片项目。英特尔曾在移动、AI时代落后，现靠18A制程重站AI芯片牌桌；马斯克AI版图扩张，Terafab计划需可靠伙伴，二者合作愿景大但风险多。
放弃开源、重组权力！扎克伯格掏出Muse Spark，杀回大模型主桌
Meta在AI发展遇阻后推出Muse Spark，它是MSL首个模型，定位为通向个人超级智能的第一步，性能表现出色，当前闭源，未来Muse系列或有开源变体，标志Meta AI权力结构重塑。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作，东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解，设计互补推理机制，每任务仅需数十样本，已被 ICRA 2026 接收，实验显示其性能优于基线。
EvoSkills：自进化的skill，是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
壁垒在上下文，不在模型
特赞科技发布企业级智能体系统 GEA，推出发散推理模型和企业上下文系统。指出模型能力易复制，企业上下文才是壁垒。GEA 架构分四层，有独特的推理和执行模式，已在多家企业部署。
刚刚，全球最难考试惊天大反转！黑马AI冲破36%，顶流模型集体翻车
ARC-AGI-3测试中，顶级大模型Opus 4.6仅得0.2%，人类获满分。而Symbolica公司用Agentica框架首日就取得36.08%的成绩。该框架有独特技术路径和策略，但成绩未经验证，ARC-AGI-3被视为通向AGI的‘北极星’。
手残党跪了，Pi 0.6机器人15分钟学会拧螺丝，能进厂边干边学了
具身智能领域 Physical Intelligence 公布新进展，借助「RL token」法，让机器人短时间掌握精细操作。该方法给 VLA 加「外挂」，使机器人进化快、学习效率高，在多项任务测试中表现出色。
学会“吃一堑长一智"，性能飙升11%！XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。