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我想给 OpenClaw 接上语音，结果有人先做了
作者一直想用语音对接 OpenClaw，却发现「光帆AI」团队已朝此方向发展。他们用 APP 跑通「耳机 + 服务」链路，后续将迁移到硬件。作者体验后觉得交互爽，还介绍了接入方法、安全模式等。
GPT-5.2改写粒子物理教科书！人类手算32项算不出，AI一行公式搞定
OpenAI与多校研究者发布预印本论文，GPT - 5.2 Pro猜出关键公式，后被OpenAI内部模型证明。它推翻粒子物理教科书结论，指出单负树图振幅在特定条件下不为零，这是其在基础科学第三个公开贡献案例。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
阿里达摩院开源具身大脑基模：3B激活参数性能超越72B，转身就忘事的机器人有救了
阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基础模型，全系列7个。它是业界首个有 时空记忆的模型，在20项具身Benchmark上超顶尖模型。具小而美优势，训练用自研架构提效，数据丰富，输入输出灵活。
逆天！Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。
大道至简，何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式
何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架，直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联，训练网络把噪声输入直接映射为图像像素，实验表现强劲。
我扒开Clawdbot的底层架构，简单到离谱，你看完就能自己写。
近期Clawdbot让科技圈震惊，作者花一下午分析其架构和源码后发现，它简单到看完文章就能自己写。它是电脑进程，消息处理分六步，记忆靠写文件，操作电脑有三类工具，无黑科技。
10天随手写的AI，竟在GitHub狂飙7万星！「它开口那一刻，我吓懵了」
新智元报道，Clawdbot爆火，GitHub星近7万。它由Peter一人玩10天手搓而成，自主解决问题能力惊人。后因Anthropic介入被迫更名Moltbot，还引发加密玩家不满。有人用它交易一晚赚247美元。
奥特曼承认OpenAI路线走偏了，以及“写代码将变得不再重要”
奥特曼在直播中给出诸多实诚结论，如未来工程师人数或大幅增加，写代码时间将减少，OpenAI搞砸ChatGPT5系列模型，后续会回归通用模型，还探讨了AI对教育、经济、安全等方面的影响。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。