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英伟达把8个AI和8台机器人关在一起，它们学会了自己做实验
英伟达高级研究科学家公布“ENPIRE”项目，8个AI与8台机器人组成科研团队，能自主做实验。研究测试三种coding agent，Codex表现最佳。系统分两阶段，虽有局限但有新发现。
上百个Agent，该怎么管？清华团队新思路：重做Session
当Agent数量增多，管理难题凸显。清华与中大团队开源OpenRath，以Session为核心，让多Agent共享状态。它借鉴PyTorch，解决了证据存储、状态流动等问题，使Agent集群管理更高效。
什么！ChatGPT也要刷脸实名认证了？
OpenAI和Anthropic两大AI巨头同时推进身份验证。OpenAI此前已上线年龄预测模型，对开发者和消费端用户进行身份验证；Anthropic 7月8日起更新隐私政策引入身份验证。匿名使用AI的时代或结束。
你的 AI 助理一闭嘴就在「发呆」？上交大 ProAct：把 Agent 的空闲时间变成生产力
上海交通大学 APEX 实验室提出 ProAct 架构，能把对话空闲时间转化为主动准备机会。它有预测、筛选、交付三级流水线，经 ProActEval 评测效果佳，证明算力用对地方更重要，让 Agent 能提前为用户准备。
AMD新论文颠覆认知：FP4训练不稳定，原因不是随机性不足
大模型训练成本高，降低训练精度可降成本。AMD联合宾州州立大学论文颠覆认知，揭示FP4训练不稳定源于结构性微缩放误差，非随机性不足，还在原生FP4硬件完成大模型预训练。
2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
为什么算力追赶这么难？前谷歌架构师现场黑板推演底层架构，看懂芯片底层逻辑里被忽视的“空间博弈”
前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起，推导芯片架构，指出芯片大部分成本花在搬运数据上，还探讨乘加运算、脉动阵列等原理，以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals：长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。
看屏幕、用键鼠，我的 OpenClaw「睁眼」了
2026年5月11日，OpenClaw上线macOS桌面操控工具Peekaboo，提供像素级截图、UI元素识别和GUI自动化能力。它打破Agent局限，可接管桌面操作，部署简单，普通人也能用，还有安全保障，但也存在坐标偏移等问题。
分享一个 Skill：如何找到值得做的创业 idea
作者分享找创业想法的方法，认为AI时代想法重要性回归。介绍通过AI获取各平台信号，还推荐Tabbit浏览器，其能创建复用妙招扫描机会，给出结构化清单，还可定时执行，有共享社区。