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老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
半年3轮10亿，他们都投了这家已经把机器人卖到500个家庭的公司
未来不远机器人半年获3轮10亿融资，字节跳动等入局。其全产业链闭环强大，展会表现优，已进入500多家庭。靠全栈自研、贴合需求等策略，在赛道脱颖而出，认为家用机器人应重真实落地。
阿里开源长文本深度思考模型！渐进式强化学习破解长文本训练难题，登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。
王田苗三问具身大牛：大模型还在「拨号上网」，机器人靠什么拿下真实订单？| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上，王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论，并就商业化落地节奏达成共识。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
AI 画图不是玩具，而是可以变成效率工具 ｜ 豆包 P 图Seedream 4.0 效率场景挖掘
作者测试豆包P图Seedream 4.0，发现它有对指令深度意图理解等能力且中文支持好。还分享用其提升效率的场景，如制作封面图、翻译图片文字等，也给出发掘AI应用场景思路和写画图提示词方法。
谷歌发布本地具身智能模型！全程无联网执行精细操作，从人形机器人到工业机器人全覆盖
Google DeepMind团队发布可本地运行的视觉 - 语言 - 动作模型Gemini Robotics On - Device，它能离线运行，操作能力强，可在多种机器人本体部署，解决网络问题，性能、适应能力出色，还开放了SDK。
DeepSeek-V3.2被找出bug了：疯狂消耗token，答案还可能出错，研究人员：GRPO老问题没解决
DeepSeek-V3.2虽强且火爆，但被发现存在bug，即浪费token问题。研究者指出这源于GRPO算法的‘隐藏偏见’，虽修正了‘难度偏见’，但‘长度偏见’仍在，官方也承认token效率是挑战。
Claude 急了！模型降智，官方长文用 bug 搪塞？开发者怒怼“太晚了”：承认不达标为何不退钱？
8 - 9 月初Claude模型质量下降，Anthropic发文解释是因三项基础设施漏洞。介绍了三个bug及处理办法，也分析检测难的原因并给出改进方案，但很多用户已不再买账，Claude用户流失问题持续。
谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭，DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。