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Karpathy最新分享！给大模型做好“服务”将是巨大机会
近日，Karpathy在AI Startup School演讲，提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代，认为LLM是全新操作系统，还指出其特长与局限，点明AI时代两大机遇：部分自主应用和构建Agent友好工具。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
SGLang 某些模型的 CUDA Graph 为什么会有上百条 decode cuda stream？
本文分析SGLang运行DeepSeek-V4.1时，CUDA Graph出现上百条decode CUDA流的问题成因，介绍开源PR的修复方案，分享了压缩profiler显示行数的实用脚本方法。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。
从模型到真实世界：具身智能落地面临哪些关键问题？
近年来具身智能成重要方向，但在真实物理世界应用有诸多技术挑战。9月11日‘基座之上’论坛将亮相外滩大会，聚焦前沿技术与场景落地，同期启动挑战赛，现专业观众报名通道已开。
刚刚，Anthropic年化营收突破650亿美元！冲刺史上最大IPO
据彭博社报道，截至今年7月底，Anthropic年化营收运行率达650亿美元，数月间增长至原来7倍多，Q2初步收入是去年同期约14.6倍。其正向调整后营业利润显现经营杠杆，或10月上市，估值超2万亿美元。
告别通用具身模型崇拜：具身智能走向异构策略编排
当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色，如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题，通过协同调用策略提升成功率。
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。
开源不到一天1.9k星星！NVIDIA新突破，机器人ChatGPT时刻！
NVIDIA开源ProtoMotions3框架，用经典自回归预测和物理仿真，让高级行为涌现。它能助力机器人多方面学习，有望降低人形机器人开发门槛，虽处研究阶段，但提出新思路。
单任务狂飙16小时！模型+Harness双轮驱动，金融Agent跑通了
2026年AI圈热词Harness成Agent产品基础设施。通用Harness难适配金融订单，易鑫首席科技官贾志峰将开源自研Harness Framework，采用三层驾驭体系，实测效果佳，成本低。