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对话范浩强：10亿融资之前，我们手搓了5000元“丐版硬件”
原力灵机是具身智能新秀，9个月连融3轮获阿里数亿投资。其创始团队多出自旷视，从To B工业场景切入物流行业。公司发布开源三件套，还将开源基座模型，强调创业要穿越周期，谨慎慢跑。
VDC+VBench双榜第一！强化学习打磨的国产视频大模型，超越Sora、Pika
复旦大学等机构将强化学习引入视频生成领域。提出的Cockatiel方法在VDC榜单夺冠，IPO方法在VBench登顶，超越Sora、Pika等模型，优化后视频生成效果在多方面显著提升。
经过华为、传音、拓竹历炼，95后打造AI母婴界特斯拉
AI母婴智能硬件品牌珂迪Coddie完成天使轮融资，融资金额数千万元。其创始人何鋡威是95后，有丰富科技企业任职经验。他认为AI硬件要直击新手父母痛点，前期深耕欧美市场，未来打造智能产品生态。
注意力机制大变革？Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美，线性递归等新方法理论有优势，实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架，用滑动窗口循环和B2P算法，实验显示有速度与质量双重突破。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
最懂英伟达的CoreWeave，为啥突然花钱买了个强化学习作坊？
算力巨头CoreWeave市值达483.9亿美元，收购专攻强化学习训练AI智能体的OpenPipe。CoreWeave想打造全能平台，此前已收购W&B，此次收购标志其涉足智能体核心训练环节。OpenPipe的ART框架有独特优势。
传奇黑客首次造出“透明芯片”，从硬件到代码全部公开可验证
8月初第34届Defcon黑客大会，主办方发放美籍华裔黑客黄欣国设计的徽章，核心是开源微控制器Baochip - 1x。该芯片从设计到制造全开放可验证，用红外原位检测，还集成硬件加固手段，安全性能对标商用元件。
飞书合作的第一款AI硬件来了，居然是个AI录音豆。
飞书与安克创新合作推出首款AI硬件——AI录音豆。该产品小巧便携，可夹在衣服或吸附金属上，有飞书生态，录音质量好，自带底噪抑制，录音后能自动同步云端，快速生成会议纪要，还支持实时翻译。