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斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
CUDA-MODE第77课课程笔记：用于GPU kernels的DSL
该课程笔记由Tri Dao介绍GPU kernel开发的DSL生态，涵盖PyTorch、Triton、Cute - DSL等。提出计算效率评估公式，对比不同DSL在Softmax、GEMM等操作的性能。还提及其他DSL工具与Triton扩展项目，并给出使用建议。
“客户测950，不到一周下单了”，DeepSeek V4 逼出昇腾真功夫
昇腾计算业务副总裁张良透露昇腾近期销量好、认可度提高，大量客户基于其做训练。DeepSeek V4 考验昇腾，其超节点产品均支持。昇腾还对芯片体系和软件栈升级，拒绝仿 CUDA，坚持自主构建生态。
抨击AI炒作、曝企业需求为先，Anthropic 联创：模型提 0.01 性能就血赚，算力烧钱但值！
Anthropic由7位前OpenAI核心成员创立，联合创始人兼总裁Daniela Amodei接受采访，谈到成本控制、AI安全及上市可能。她认为AI安全是核心优势，公司谨慎对待支出和算法效率，虽算力投入大，但硬件回报高。
一口气集齐老黄苏妈英特尔，还得是AI，还得是联想
CES 2026上，各大厂商行动显示所有设备将成AI设备，有「物理AI」等新趋势。联想集团杨元庆提出混合AI是推动AI普及的终极路径，联想还发布相关产品，展现其在AI生态的优势。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。
ADHD，反而成了 AI 时代的版本答案？！
文章探讨ADHD在AI时代的意义。ADHD大脑多巴胺调节回路有差异，过去被视为问题的特质如今成优势，如发散创造力、短时聚焦和混乱适应力。AI为ADHD带来新体验，让其更适合开荒。还分享在AI时代做ADHD的经验。
AI生图免训练提速1000%，办法：最简洁的“三阶段流水线”
AI画图速度慢，过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线，在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速，生成效果好，优势显著，还能与时间步蒸馏叠加，且完整开源。
击败PI！星动纪元登顶具身奥林匹克，狂揽三项全球冠军
在具身灵巧操作奥林匹克赛事Benjie’s Olympics中，中国具身智能公司星动纪元斩获三项全球第一，超越美国明星公司PI。其自研VLA具身模型优势显著，且已在多领域落地应用。