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实锤了，Meta 正式收购 Manus
近日，Manus 官网官宣“加入 Meta”。Manus 致力于打造通用 AI Agent，能处理复杂任务。这是笔待完成交易，未披露条款。Meta 在 AI 落地应用缺具象答案，收购它或是选已跑通逻辑的产品融入底层。
√N并行+84倍计算加速！英伟达港大全新图像注意力：空间结构都保留
英伟达、港大等研究人员提出新型视觉注意力机制GSPN，通过线性扫描和稳定性 - 上下文条件处理图像空间结构，降低计算复杂度至√N量级，在多视觉任务达先进水平，生成16K图像加速超84倍。
新版DeepSeek R1你得这样用，太爽啦~
前几天DeepSeek R1悄悄更新，作者测评发现，起初用复杂提示词，它比Claude4有明显差距；换成一句话提示词，生成效果质的飞跃，代码能力大幅提升接近Claude4，写作小提升，数学能力提升不大。
波士顿动力Atlas人形机器人再现逆天进化：通用AI机器人真的要来了
波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs，它是语言指令驱动的策略模型，能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤，实践遵循三大原则，还展示了其多方面操作能力与特点。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
AGI真方向？谷歌证明：智能体在自研世界模型，世界模型is all You Need
谷歌DeepMind研究人员表明，通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型，还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域，对AI发展和安全意义重大。
Google封神，计算机视觉的GPT3时刻来了！
Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。
π0.7来了！涌现出组合泛化、跨本体迁移能力，VLA又行了？
具身赛道玩家 Physical Intelligence 发布新模型 π 0.7，它展现出组合泛化和跨本体迁移能力，还能通过知识蒸馏学会优化技巧。其强大源于杂数据和细提示，未来有望解决复杂任务。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。