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UC伯克利大牛预警：留给人类能干的活，只剩5年了！
UC伯克利教授Sergey Levine预言，2030年前机器人将进入真实世界，接手厨房、客厅等场景，甚至工厂、仓储和数据中心建设。其基于Robot Foundation Models等进展，认为‘自我进化飞轮’启动后不会停下，还会带来经济冲击。
零营收！估值 90 亿美金独角兽 - Prediction Markets 炸裂硅谷
本文是 Altimeter Capital 合伙人 Freda Duan 对 Prediction Market 的解读。它在 2024 年美国大选后进入公众视野，Polymarket 估值达 90 亿美元。其机制使结果比民调更真实，正重塑人们获取真相、定价未来的方式。
Gaia2 与 ARE：赋能社区的智能体评测
文章介绍 Gaia2 与 ARE，Gaia2 是智能体基准 GAIA 升级版，能分析复杂行为，与 ARE 框架一同发布。ARE 可模拟复杂真实条件，支持定制。文中对比多款模型，指出当前模型挑战，并说明评测步骤和 ARE 使用场景。
Claude Code凭什么牛？大模型团队天天用自家产品，发现bug直接就改了
Claude Code虽有争议，但很成功，4个月用户达11.5万。Claude Code负责人透露构建细节，如产品理念、评估标准、反馈机制等，还阐述编程领域变化、模型与工具共同进化等内容。
第一名方案公开，代码智能体安全竞赛，普渡大学拿下90%攻击成功率
亚马逊举办代码智能体安全比赛，普渡大学团队 PurCL 作红队以超 90% 攻击成功率夺冠。他们耗时八月、花百万美元开发全过程红队系统并开源，还发现当前 AI 安全研究在复杂领域对齐有挑战。
关于机器人数据，强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加，所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高，研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合，认为鱼和熊掌不可兼得，替代数据有局限。
不受控的 Agent ，凭什么上生产系统？
本文探讨AI Agent落地企业生产系统的核心痛点：Agent输出失控风险高，指出模型能力不代表落地可用性，介绍了业内首套以评估为核心的Agent全生命周期部署方法论Agent DLC，附真实落地案例。
在三张圆明园鼠首照片里，我们看到了3D AI的Harness时刻
作者通过三张圆明园鼠首照片开展实测，验证了全新3D AI Harness工作流：通用Agent调度任务、专业3D模型生成、专业软件后处理，仅1.47元即可生成可编辑可交付的3D资产，探讨了3D AI行业的新发展路径。
西门子不造机器人，为什么机器人进厂的故事里总有它？
本文以西门子南京工厂人形机器人试工案例切入，剖析西门子不生产机器人，却依托开放生态平台Xcelerator连接上下游伙伴，解决工业机器人进厂落地的各类痛点，推动具身智能落地真实工业场景的业务逻辑。
阿里杀进Agent上下文战场：钉钉聊天、企业文档、工作数据终于要被Agent吃进去了
个人、企业用户苦工作场景「上下文」久矣，Agent常不懂真实业务。阿里千问办公开源的「MyContext」，将分散工作数据加工成Agent可消费的上下文，处理多种难题，还将能力向组织延伸，助力Agent融入工作流。