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Meta 143亿挖角后的首个作品：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，在多领域有应用潜力。不过闭源引争议，且在部分领域有短板。
MMX-CLI给AI Agent装上七种感官，内容创作更方便
MiniMax发布的MMX - CLI命令行工具，给AI Agent装上七种新感官，具备图像生成、视频创作等能力，可一站式解决内容创作问题。它安装使用简单，功能多，还能集成到现有工作流，不过采用按量付费。
Claude 这个更新，让模型能力提升10%+！
Claude开放100万上下文长度更新，实际可用空间接近8倍提升。数据显示，上下文越长Claude与其他模型差距越大。API取消溢价，还更新图片/PDF上限、将Adaptive Thinking转正式版。
1美元Token撬动4800美元收益！AI挑战百万美元级基准，最赚钱的Agent出现了
Humanlaya Data Lab等机构构建$OneMillion - Bench评测基准，用经济价值衡量模型。它含400道高难题目，覆盖多领域。目前最强模型能产出约50万美元价值，但离可交付专业任务还有距离。
Github 7万星的Clawdbot实测：用国产模型做心脏，躺在床上指挥电脑干活。
本文实测了Github 7万星的Clawdbot（现叫Moltbot），介绍其能在本地运行，可多平台交互，有持久记忆、能控制浏览器等特点，还说明了安装配置过程，指出它虽有不足但想象空间大。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
Claude Cowork唱罢，开源Clawdbot登场！
本文介绍开源专属个人AI助手Clawdbot项目，已33.7k Star。阐述其功能，如整理文件、处理邮件等；对比与Claude Cowork异同；还探讨个人AI助手生态系统架构，认为它代表未来AI应用落地方向。
卢宗青团队新作：人类先验打底，统一动作对齐，通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线，系统性解决多形态平台部署问题。
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。