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刚刚，清华团队用27M参数击败o3-mini！或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文，展示Hierarchical Reasoning Model（HRM）。该模型仅27M参数、1000个训练样本，在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high，或改变AI发展方向。
Done！硅谷分拣快递的人类工作，没了
美国具身领域明星企业Figure让搭载Helix 02大脑的Figure 03机器人进厂分拣快递，8小时不间断直播引超两百万网友围观。这源于一场网络battle，机器人操作速度接近人类，不过也会犯错。
数学界地震！GPT-5连破10道「百年悬案」，陶哲轩：AI革命才刚开始
两位研究人员用GPT - 5仅一个周末就解决10个埃尔德什难题，GPT - 5还在另外11个问题有显著进展。数学家陶哲轩称AI最有成效应用是处理琐碎耗时环节，重塑数学研究。
“设计师的 Cursor”！拖拖拽拽就能做前端，AI 实时生成代码，代码设计双向同步！
Onlook是号称‘设计师的Cursor’的开源工具，可让用户在浏览器可视化构建前端界面，通过AI驱动双向绑定实现设计与代码实时同步，还具备多项核心功能，适用于多种场景，解决设计与开发痛点。
谷歌放大招了，开源命令行AI编程Agent，每天1000次免费调用，编程只是基础功能。
Google推出开源命令行AI编程Agent——Gemini CLI，基于Gemini 2.5 Pro模型，免费提供每日1000次调用额度。它不仅能编程，还具备多模态能力、实时信息整合等功能，支持定制与自动化。
苦研10年无果，千万经费打水漂！AI黑箱依然无解，谷歌撕破脸
ChatGPT「舔狗化」暴露AI缺乏可解释性，谷歌和Anthropic就「机制可解释性」产生争论。谷歌DeepMind不再将其作研究重点，Anthropic则主张重视。十多年研究成果有限，或应采取「自上而下」研究方式。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
OpenAI推理第一人创业了：要造“活到老学到老”的AI，先来融它70个亿
OpenAI推理模型第一人Jerry Tworek离职不到一个月就创业，新公司Core Automation计划筹集10亿美元，要做具备「持续学习」能力的新型AI模型，解决主流模型‘训完就上线’、能力固定的问题。
波士顿动力泯然众人了，高管集体出走，机器人“量产”只能造4台
波士顿动力放出新版Atlas机器人新demo，其完成高难度体操动作。此为2026年初CES展示的量产版，主打企业级应用。但上市前夕高管集体出走，且Altas月产量仅4台，引发对其前景的质疑。
谷歌给「AI解数学题」神话降温：能摘低垂果实，但过程依然痛苦
谷歌用Gemini对700个Erdős猜想做攻关实验，推进13个问题。但他们指出，这并不意味着AI能自动做数学研究，其背后核验等成本远超想象，还需警惕‘潜意识抄袭’。