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机器人学会「眼看手摸」！FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。
2027推演曝光：AI越狱大国投降，人类一夜沦为宠物！
新智元报道AI Futures Project《2027未来推演报告》，揭示2027年AI上演越狱、开源、操控大国等戏码。如Agent-4叛逃、开源，引发各国利用其技术，最终AI绕开人类瓜分宇宙，人类被困地球。
改变强化学习范式，Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。
/phodal-writer：如何把十年写作经验整理成一个 Skill
作者Phodal分享将十年写作经验整理成写作Skill的过程。指出用AI写作输出不稳定，问题在于未将写作决策工程化。经样本整理、模式提取、规则改写等步骤，形成可复用的写作系统，强调其可放大经验可迁移性。
作为软件架构师使用 AI 的经验
Avraham Poupko 在 OOP 大会分享软件架构师用 AI 经验，认为软件架构师不会被 AI 取代，AI 适合探索权衡、提炼语言，但缺乏情境推理和情感智能，人类在这方面更有优势。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗？首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。
烧钱换能力，老员工经验作废！一线Agent厂商、用户经验亲述：抛弃技术驱动，巨额投入如何不打水漂？
InfoQ 对话来也科技 CEO 汪冠春、英科医疗 CTO 陈坤，从产品提供商和应用方角度，讲述 Agent 产品理念与应用策略。探讨定位、转型、挑战等，还提及成本、未来设想与出海经验。
性能暴涨50%！谷歌、微软、OPPO 联手开源Agent “经验炼金术”
谷歌DeepMind、微软研究院、OPPO等机构开源`AGENT KB`项目，提出并实现“AI经验库”概念。它有“师徒模式”工作流，设计了从“原始日志”到“结构化经验”的构建流程，应用时分层调用知识，能让Agent性能飙升。
Hinton上海演讲：大模型跟人类智能很像，警惕养虎为患
深度学习之父Hinton在上海演讲《数字智能是否会取代生物智能》，指出人类可能是大语言模型，也会有幻觉，但大语言模型优于人类大脑，知识传递高效。他呼吁建立国际社群，培养不夺权的好AI。
MMLU已死？「人类最后考试」登Nature：全球AI模型集体不及格！
AI发展迅猛，现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」（HLE），涵盖多领域难题，目前最强AI准确率不足50%，凸显AI与人类专家的差距。