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本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。
MiniMax ARR暴涨500%，token暴涨2000%！这就是Agent红利吧
MiniMax最新数据显示，今年8月ARR超8亿美元，较2月增长约5.3倍。2026年上半年收入同比涨283.1%，B端收入占比升至80%。其增长得益于用户增多和用法改变，M3、H3模型表现出色。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
独家 | 华为天才少年楼燚航离职创业，要做 200B 以上的「具身大脑」
前华为“天才少年”楼燚航离职创立引力蓝移，定位构建具身大脑。其采用分层架构，认为具身智能Scaling拐点已至，规划了数据来源和模型参数规模。正与汇川合作，按24个月规划推进，面临产品验证挑战。
【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。
Qwen3.7：智能体新前沿
阿里云正式发布面向智能体时代的Qwen3.7-Max模型，将通过API提供服务。它能力全面，编程、办公、长周期执行等表现出色，适配多框架，在多场景评测中领先，能驱动生产力跃升，还经多实战测试验证实力。
jina-embeddings-v5-omni 发布！全模态向量小模型
Jina AI发布`jina-embeddings-v5-omni`，将`v5-text`能力拓展到多模态。`v5-omni-small`参数量小却追平LCO - 7B，在多模态评测中表现优异，但视频是短板。其采用‘冻结 + 投影’架构，训练快、省显存。
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。
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。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。