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斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元

斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。

1月15日，萝博派对在GitHub全栈开源双足人形机器人“萝博头原型机”，其跑步速度达3m/s。该开源含硬件、软件等多方面，直击开发痛点，还启动共创计划，已获小米等投资，目标降低具身智能开发成本。

英伟达推出8B模型Orchestrator，通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5，成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具，具有可定制调度能力，标志着复合AI新范式的兴起。

The Information爆料，快手计划分拆旗下视频生成模型可灵AI，目标估值200亿美元并计划明年IPO。可灵已开始盈利，在海外表现出色。快手拆分是因估值重构、资源压力和人才等三层压力。

马斯克宣布自建晶圆厂“Terafab”，目标每年1太瓦算力，还要把数据中心送上天，引发争议。红杉合伙人Shaun Maguire力挺xAI，认为其会赢，还指出马斯克有识别技术拐点的能力，虽错过语言模型转向，但已修正。

作者黄益贺介绍了自己创建的社群newtype。“newtype”源自高达，指适应新环境、能驾驭AI的人。作者给出定义“想清楚，做出来，为自己活”，还指出其不是被恐惧等驱动的人，目标是数字时代个人主权。

当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。

GPT-5通关《宝可梦水晶》创纪录，仅9517步击败赤爷，步数为o3的三分之一。它在主线任务效率也远超o3，如收集徽章、对战四天王等。其优势在于幻觉少、空间推理和目标规划能力强。

此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法，前者解决部分观测模型泛化性，后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用，实验验证了算法有效性。

量子位智库对话remio创始人汪源，探讨其开发初衷、核心价值等。remio主打无感自动化，成用户第二大脑，有信息捕获、管理等功能，数据本地存保隐私。还聊了目标用户、指标、功能及应对竞争等。