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苹果ASM投放的两种方式，竞价原理与机制

苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者，操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队，提供更精准的用户定位和详尽的数据报告，以便随时调整广告策略。

Meta推出新模型Muse Spark 1.3，在Artificial Analysis榜单中与Fable 5打平手。小扎称其在Coding和Agent工作有大幅提升，还便宜。网友实测它真能肝、真能省，Meta团队核心研究员也透露背后改动。

OpenAI为下一代模型Astra（传说中的GPT - 6）拉满预热，公开其能力。它在网络安全测试表现出色，但强大能力带来安全隐患。OpenAI设两道安全闸门，且两位华人研究员参与研发。此外，其新技术或影响可监控性。

OpenAI前CPO Kevin Weil创业，新公司定位是“为AI模型收集科学数据”的平台，估值达7.5亿美元。AI4S赛道成为硅谷离职AI高管热门去向，正从概念叙事进入基础设施建设阶段，包括数据、模型、应用层。

8月11日，xAI联合创始人伊戈尔·巴布什金创办的River AI完成11亿美元融资。该公司6月成立，团队约20人，刚公开首个产品River API。巴布什金想让企业和个人拥有自己的AI，目前先从企业需求切入。

DeepTech对话智元机器人首席科学家罗剑岚，围绕其团队发布的机器人世界模型τ0 - WM展开。罗剑岚认为机器人不能只在静态数据集上模仿，要能预测动作后果，还探讨了数据作用、工作关系及开源意义等。

本文对话斯坦福终身教授徐升，他研究方向从基础材料转向柔性可穿戴超声。其团队成果包括可穿戴心脏超声成像贴片、连续胎儿血流监测贴片等。他认为可穿戴电子缺‘AlphaGo时刻’，还分享学术与创业经验。

周二晚间，Andrej Karpathy在X上自宣加入Anthropic，将在核心预训练团队工作。他是AI领域极具影响力人物，曾任职OpenAI、特斯拉等。此次加入或助推Anthropic上市，也让OpenAI面临压力，或引发新一轮AI军备竞赛。

本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky，总结影响成本和效果的 7 个关键决策，如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等，凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。

阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。