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π0.6和GEN-1谁代表未来？乾坤未定，但这条底层赛道浮出水面
Generalist AI的GEN - 1引发行业关注，其创始人验证具身智能尺度定律。但很多公司在数据质量上遇困。智域基石提出‘数据编译’概念，构建五层编译管线，有独特商业模式，对未来数据路线持‘路线中立’观点。
清华2年前预言，正成为全球共识！Meta等三大AI机构已得出同一结论
全球三家AI研究机构结论曲线斜率几乎重合，而中国面壁智能和清华联合团队两年前提出的“密度定律”与它们一致。该定律改写行业假设，如推理成本下降、端侧智能爆发临近、大模型策略反转等。
在AI彻底接管科研之前，我们和三位人类科研工作者聊了聊
在AI重塑科研各环节的当下，DeepTalk邀请三位研究者探讨相关问题，包括AI科学家能力边界、论文价值变迁等。如朱熹指出AI目前知识多为先验，刘昊琨认为其缺‘科研品味’，还交流了论文传播、评审等看法。
Hyperagents：AI学会如何自我改进
近日，Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题，核心创新是‘元认知自我修改’，实验在多领域表现出色，还涌现元级别改进且能跨领域转移，但有安全风险。
安谋科技Arm China“玲珑”VPU IP来了！瞄准这些应用场景
安谋科技Arm China推出面向AI应用的新一代VPU IP——“玲珑”V560/V760。该产品性能硬核，是“六边形战士”，集高性能、高鲁棒性等六大特性于一身，已完成首批客户授权，助力AI时代视频处理。
Claude Code、Cursor 可能都躲不过一次“大重写”，但 OpenCode 也许是例外
文章指出Claude Code、Cursor等AI编程工具因开发方式问题，代码库陷入难逆转状态，或迎“大规模重写潮”。而OpenCode强调代码一致性，代码库更干净。其创始人分享开发经验、工作流及对行业现象的看法。
Karpathy刚开源的autoresearch，我拿来优化龙虾skill，成功率从56%飙到92%
Karpathy发布开源项目autoresearch，可让AI优化AI。作者分享用其优化skill的实践，介绍优化流程，指出可将模糊表述拆成可判断是非题，还提及定义评估标准的方法与常见错误修正。此外，还能用于代码性能优化。
全球首个龙虾模型 GLM-5-Turbo 发布：已经在用它帮我省几千块钱了
作者作为公众号编辑，排版耗时久费钱。他测试多款模型驱动龙虾排版均失败，换上智谱 GLM - 5 - Turbo 后成功，还能让其操作飞书润稿。该模型工具调用稳定，虽 API 涨价但性价比高，未来潜力大。
复旦等推出「第一人称视听基准」，补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”，现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound，能让模型听懂世界，评测显示当前模型与人类差距大。
横扫19项榜单！大晓机器人开源全球首创空间智能底座
大晓机器人联合多机构推出通用基础模型“ACE - Brain - 0”并全行业开源。它打破本体壁垒，在24个核心benchmark中19个获SOTA成绩，应用于机器狗，还提出新训练范式，统一四大能力，重新定义通用具身智能。