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国产具身智能创全球新纪录！以30%成本跑赢 Figure AI 45%效率，聪明的具身大脑成关键
自变量机器人在「夹爪方案挑战1248件/小时物流分拣」直播中，以双机械臂+夹爪方案，成本降70%，分拣效率提超45%，准确率达98%。其依托WALL - B模型，展现出强大泛化能力，探索出具身智能新路径。
烧2万亿美元却难用？Gary Marcus狂喷AI赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI一年后倒闭？
知名AI专家Gary Marcus在访谈中称，世界在神经网络投入巨资，但大语言模型无法实现AGI目标。他指出其推理模型是“模仿秀”，会出现幻觉，还预测OpenAI或被微软收购。
Manus 数月憋大招， 100 个 Agent 并发只为选双鞋？肖弘放话：第一阶段就得先做超贵的 AI！
中国人工智能初创公司 Manus 推出新功能“Wide Research”，可让用户借助多个 AI Agent 同时处理大规模任务。该功能不走“深度研究”路径，架构经优化，计算能力扩展 100 倍，但效果待察。Manus 撤出中国市场，欲借此求差异。
2个月，20亿美元估值、硅谷7500万美元投资，Manus给中国AI创业者指了条什么路？
文章以Manus为例，分析其国内被质疑、海外却受青睐的原因。指出它虽无自有模型，但为巨头带来增量价值。还借量子隧穿效应说明其先发红利，最后探讨其挑战、目标及对“套壳”看法。
给 AI 一张陶罐碎片图，它能还原破裂过程吗？Minimax H3 vs Seedance 2.0 Fast 实测
文章实测 MiniMax H3 和 Seedance 2.0 Fast，给模型一张破碎陶罐图，让其生成破碎过程视频。分析 H3 技术逻辑，对比两模型效率、质感和物理细节等差异，指出开放与闭源模型的特点及视频模型待解决的问题。
“Claude Code 这条路线错了”！元老级 AI 大师 Jeremy Howard 开炮：马斯克和 Dario 根本不懂现代软件工程
元老级 AI 大师 Jeremy Howard 批评当下技术话题，称马斯克和 Dario 不懂现代软件工程。他认为大模型虽能生成代码，但难胜任软件工程，Claude Code 未突破现有技术，还会削弱开发者对系统的理解。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
6个电子牛马替我上班，腾讯马维斯好用吗？
5月20日腾讯上线AI助手马维斯，由六个AI Agent组成。经测试，它在定时任务、搜索整理、竞品分析等场景有表现，但也存在文件操作易出错、图片识别不稳定、分析深度不足等问题。其背靠腾讯生态有渠道优势，但需提升体验促使用户留存。
该工作引来马斯克回复，让Gork破防：CoT是真正的推理，还是训练数据的统计插值？
大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。
「说 Harness 会被淘汰的，肯定没做过工程」，Kimi 前 CLI 负责人戳破了 AI 圈最大的误解
AI编程圈两极分化，围绕底层Harness是否消失争议不断。前Kimi CLI负责人stdrc提出反常识观点，认为模型越强Harness越厚，复杂度从“能力层”转移到“协作层”，还以Kimi CLI实践及Raft创业为例阐述。