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开源版 Cowork 项目在 X 爆火，创始人：感谢 Cowork，让我们三年的探索被看到
Anthropic的智能体工具Cowork在X上爆火，CAMEL AI的开源项目Eigent作为平替也跟着火了一把。文章复盘了CAMEL AI从2023年发布CAMEL框架到Eigent项目的三年探索经历，介绍了Eigent的产品设计、技术架构、应用场景及发展情况。
VC开始靠AI预测未来了
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
GPT-Image-2正式发布！设计师可以告别「古法设计」了
OpenAI正式发布ChatGPT Images 2.0（GPT - Image - 2），它是首个具“思考”能力的图像模型，处理复杂任务能力强，实测在商品广告、论文海报等场景表现出色，已全量上线，在大模型竞技中领先。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
刚刚，苹果官宣iphone搭载最强AI，每年给Google 10亿，不愿在信ChatGPT。
早上苹果与Google官宣的新闻刷屏，下一代苹果基础模型将基于Gemini构建。苹果因自研来不及且人才流失，选择花10亿买Google模型。还分析了未选OpenAI的原因，以及隐私方面的问题。
破解机器人「慢半拍」难题：南洋理工解决VLA致命短板，动态世界断层领先
南洋理工大学NTU S-Lab团队提出DynamicVLA，解决主流VLA模型在动态场景下反应迟缓等问题。它从多层面设计，构建自动化数据体系和DOM Benchmark，在实验中多维度领先。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
GPT-5来了，全面第一，但不是AGI
2025年8月7日OpenAI推出GPT-5。它是统一系统，在多评测中领先，性能远超前代和竞品，价格便宜。但也有图示bug，马斯克称Grok 4在ARC - AGI上击败它，部分网友失望催GPT - 6。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。