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蚂蚁出手VLA，就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。
李飞飞一年前究竟说了啥？怎么又火了
AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
李志飞：1 个人、2 天做出 AI 时代的「飞书」，真正的 Founder Mode
出门问问创始人李志飞在「TicNote」发布会上分享「一人公司」实验。他用AI编程工具2天做出AI时代“飞书”原型，还谈了使用AI编程问题、对智能和Agent思考等，重新找回AGI信仰。
没想到，最Open的开源新模型，来自小红书
向来低调的小红书昨日开源首个自研大模型 dots.llm1，它是中等规模的 MoE 模型，在较小激活量下性能良好。其开源力度堪称行业最大，还介绍了数据处理、训练优化等多方面技术细节。
刚刚，Manus恢复独立运营
曾被Meta收购的Manus宣布恢复独立运营，为满足数据合规，需删除部分收购后产生的数据。它开发备份和恢复工具，还准备新功能拓展通用AI智能体能力边界。其出道曾即巅峰，后被收购，如今又回归。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。
英伟达All in的物理AI路线，居然是中国黑马提前一年就定义好了
全球具身智能行业为技术路线争论时，中国深度机智率先提出并跑通「人类学习」路线，以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为AI而生，英伟达等跟进，深度机智全栈落地且进度领先。
起底Sharpa：一家还没赚钱的公司为何估值快赶上禾赛？
神秘具身智能公司Sharpa亮相引发关注。它以灵巧手技术获认可，后转型整机公司发布机器人North。其团队有禾赛背景，自带硬科技基因，受资本青睐，反映供应链切入下游和整机的产业趋势。