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宇树背后的供应链赌局：不怕错，怕空｜甲子光年
文章介绍新能安，作为宁德时代和新能源科技合资子公司，在多领域成龙头。它凭借技术积累切入人形机器人电池赛道，给宇树供货，试图建立标准，虽赛道有泡沫和风险，但提前布局或占先机。
看完快手这场沙龙，我对生成式推荐的判断变了
作者参加快手技术沙龙，认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进，如OneReason让推荐系统学会思考，Pool - Rec解决算力问题，OneSearch V2和GR4AD用于场景实践，还举办LLM - Rec挑战赛。
8.99万的人形机器人来了！中国版Figure发力，价格打穿地板
星尘智能发布T1新品，价格8.99万元起，6月发货。它强调商业化能力，能「一机多用」，打穿多场景。星尘自研「AI模型 - 具身OS - 绳驱本体」架构，已量产，订单多，领先同行。
从3632个漏洞看AI时代的评测基准重构！VulnGym基准发布
随着新一代漏洞检测工具出现，漏洞检测走向理解业务风险。腾讯悟空安全团队联合多机构发布 VulnGym 评测基准，基于真实漏洞构建，覆盖 400+ 漏洞路径，71.2% 为业务逻辑漏洞，支持确定性评测。
2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab分析数据仓库（ADW）团队推出多智能体AI系统，处理数据仓库故障排查等工程请求，减少重复性运维。团队搭建多智能体架构，整合工具生态，考虑安全治理，解决上下文管理挑战，提升工作效率。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
5.1K Star！Codebuff 把整个 AI 编程团队装进你的终端！
Codebuff是开源AI编程助手，获超5.1k stars。其多智能体架构让不同智能体分工协作，理解代码上下文更好、编辑更准。官方测试中完成率61%，超Claude Code。它免费且上手简单，还能创建自定义智能体。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
Karpathy公开附议：AI Agent 的输出格式，正在从 Markdown 走向 HTML
随着 Agent 处理任务变复杂，Markdown 在长文档中可读性与排版局限凸显。HTML 能无损表达信息、支持双向交互，但生成耗时久、版本控制难。AI 研究者 Karpathy 附议，HTML 成探索方向。