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NVIDIA团队让编程Agent接管真实机器人实验，成功率达99%
NVIDIA GEAR 实验室负责人介绍 ENPIRE 项目，首次在机器人硬件实现自动化研究。让 8 个 Codex Agent 驱动闭环，完成高精度任务，成功率 99%。项目计划开源，还提出 MRU 与 MTU 指标。
对话 AI异类弗兰克：我聘请了一位「龙虾CEO」
本文是对AI圈的Frank的访谈，他运营公众号“AI异类弗兰克”，投身“QLab”项目。他认为AI agent是超体，QLab以agent“Q”为核心，打破岗位边界，跑通商业化，未来agent将成超体重构供需。
Nature子刊封面：牛津提出首个百万级多模态心脏基础模型CSFM
牛津大学团队推出全球首个心脏传感基础模型CSFM，能统一分析多源数据，精准诊断房颤、预测死亡风险等。它打破设备壁垒，让偏远地区也能享用顶级心脏监护，推动全球医疗平权。
ChatGPT强行上马广告，因为OpenAI真的太烧钱
ChatGPT宣布上线广告后评论区骂声一片，OpenAI财务困境明显，预计2025年烧钱超80亿美元，2028年达400亿美元。广告是其商业战略一部分，后续还会通过多种方式推动收入增长。
12人团队打造AI陪伴神器，半年内斩获3000万美元投资
Tolan是今年2月上线的APP，公司仅12人。其虚拟形象可为用户提供情绪价值，下载超300万次，付费超10万。本月背后公司Portola完成2000万美元A轮融资，此前还有1000万美元种子轮。
如何通俗的读懂算力？
文章以拼图比赛作比，介绍了通用、科学、智能、AI专用这四种算力类型及其作用，指出摩尔定律失效下工程师探索创新提升算力。还阐述算力生态各环节，最后点明未来AI成算力市场核心引擎，中国算力发展亮眼。
深度｜AI开始接管物理世界，谁来掌握新的入口？
本文为深度行业分析，围绕Anthropic推出的模型硬件标准MHS展开，探讨AI从虚拟屏幕切入真实物理世界、接入实验设备的产业进程，梳理核心挑战与未来竞争格局。
训练即服务！让模型训练回归算法语义，150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架，采用Client - Server架构，支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环，底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性，有多种特点和优势，代码已开源。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
三个月、零基础手搓一块TPU，能推理能训练，还是开源的
加拿大西安大略大学工程师暑期打造开源 ML 推理、训练芯片 TinyTPU。他们非专业出身，从基础学起。还介绍了造 TPU 原因、硬件知识、构建方法，及推理、训练的实现。