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GPT-5.5好到不敢睡觉，奥特曼连夜写下五大宣言！
GPT-5.5代号「Spud」，在多项测试中表现出色，开发者实测反馈良好。奥特曼在GPT-5.5发布且口碑好时，写下AI五大原则，称AI要民主化、赋能等，还暗示政府需考虑新经济模式应对AI影响。
今天起，GPT Image 2要把全体设计师送走了
GPT Image 2横空出世，暴打Nano Banana 2，其超强文字渲染和设计能力颠覆众多行业。它生成的图片真假难辨，解决文字渲染难题，降低数字内容生成成本，让设计师面临失业危机，也使互联网信任体系洗牌。
GPU利用率不到15%，AI产业最大的浪费正在被这家公司改写｜甲子光年
AI产业发展中算力成本高、利用率低问题凸显。趋动科技押注‘软件定义GPU’，试图把独占GPU变为共享算力池，其产品使客户GPU利用率平均提升约4倍，已服务超200家头部客户。
从写清 Spec 到看懂功能：在 Session 历史中使用 Routa 重建需求全景
文章指出在AI Coding中，Spec负责定义需求起点，大量实现走向内容留在Agent的session历史里。介绍了如何通过Feature Explorer将Spec和Session历史重新组织，让Agent基于功能证据分析，使项目保持整体性。
20亿美金苏度科技具身首秀即大招！0真机数据，zero-shot，跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1，采用世界模型与强化学习一体化设计，在不使用真机数据的前提下，实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式，解决了具身智能发展的核心瓶颈。
东南大学耿新团队：模型不是不会做，而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。
上交大 x vivo 团队：一个简单改动，让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026
上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法，针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题，通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示，该方法能提升多维度指标，改进生成分布，揭示生成机制新方向。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
柔体操作最缺数据、最怕仿真失真？新研究让布料物理真实再现
上海AI Lab的SIM1研究实现布料物理性质真实再现，解决仿真数据与真实场景对齐问题。它提出real - to - sim - to - real新范式，通过闭环流程生成数据，能扩展轨迹、提升泛化能力，有望重新定义机器人数据天花板。
9.7K Star 把 AI 编码的 token 消耗砍了 16 倍
当前AI编码工具默认读取整个项目文件，token消耗高。code-review-graph项目用Tree-sitter解析代码库成图，追踪改动“爆炸半径”，平均省8.2倍token，技术轻量，还能做社区检测。它揭示AI编码瓶颈在信息输入质量。