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具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8
原推出RoboTwin系列基准的团队带来RoboDojo，这是统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。它设42个仿真任务、18个真实任务，让30个主流策略竞技，结果显示机器人距通用操作差距大。
Anthropic试图彻底杀死Harness Engineering。
Anthropic推出新产品Managed Agents，定位是帮用户做Harness。它指出Harness保鲜期短，自己维护不划算。技术上把Claude Agent SDK拆成三块，让Harness成可热插拔模块。不过通用Harness有局限，开源社区也有新路线。
刚刚，Figure 03惊天登场！四年狂造10万台，人类保姆集体失业
通用机器人曙光来临，Figure 03正式亮相，专为Helix「大脑」打造，手掌心有摄像头，指尖能感知3克力。其进化亮点多，未来四年将量产十万台，适用于家庭和商用场景。
桌面版Codex的好日子，OpenAI两年前的宫斗剧内幕被曝光，并非路线之争！
在OpenAI发布桌面版Codex时，微软CTO内部邮件曝光2023年11月OpenAI政变内幕。冲突核心是资源争夺和个人地位之争，包括GPU资源分配矛盾、Ilya与Sam个人矛盾，还暴露出董事会运营经验不足等问题。
Transformer亲爹痛斥：当前AI陷死胡同，微调纯属浪费时间！
Sakana AI创始人Llion Jones是Transformer发明者之一，他警告当前Transformer虽成功，但业界或重蹈RNN覆辙，无数微调是浪费时间。他认为现在LLM非通用智能，已转向探索生物学启发的新架构。
清华&Qwen最新论文实证： VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型，构建极简 VLM4VLA 测试，发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’，还揭示视觉编码器短板。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
用 Docker 跑大模型训练，Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本，解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练，依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单，不过有暂不支持 Mac 系统等限制，单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。
为什么HBM能摆脱传统周期？
当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动，而AI推理不同，大模型推理对内存依赖是硬约束，GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。
美国视频生成老炮儿，入局世界模型
Runway发布首个通用世界模型GWM - 1及一系列变体，包括GWM Worlds、GWM Avatars、GWM Robotics，均基于Gen - 4.5构建。还对Gen - 4.5升级，新增原生音频生成、编辑和多镜头编辑功能。