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【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。
把视频变成图文博客：Agent + 豆包 Seed2.0 lite 重做 Karpathy 两年前的工作流
本文以重做 Karpathy 两年前工作流为例，介绍用 Agent + 豆包 Seed2.0 lite 将视频转为图文博客的方法。详述四步流程，指出其局限，还说明该模式可用于竞品直播追踪、在线课堂报告、游戏赛后复盘等场景。
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。
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。
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。
从提需求到部署发布，全AI全自动化后，研发效能全面跃升
文章介绍腾讯在研发中推进AI全自动化，将自动化向上下游环节延伸，分L1、L2、L3阶段演进。阐述了面临的挑战及应对举措，分享人机协同和全自动化交付实践，展示效果数据，展望未来双轮驱动体系。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
国内首个！加入六维力的全感知数采，让VLA模型进化出力触觉
具身智能发展受数据采集制约，开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统，打通全链路闭环。该系统具平台化特征，让具身智能范式转变，还获融资并升级战略，在工业场景表现出色。
一场机器人黑客松，让具身智能的差距与机会同时显形
作者参加深圳机器人黑客松，这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形，凸显基模重要性，自变量也给出新方向。
刚刚，美国把天眼交给Palantir！绝密信件曝光: AI拿到美军正式编制
3月外媒报道，美国国防部副部长信件称，Palantir的Maven人工智能系统将被列为「项目编制」，监管将转移，未来合同由陆军负责。其武器目标识别技术将获长期应用，Maven能整合数据、识别目标，还与Claude助力美军打击伊朗目标。