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Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
moltbook爆火背后：人类操控？伪造截图？Karpathy发风险提醒
moltbook是专为AI设的社交平台，超150万个AI Agent活跃。有人认为它是突破，也有人觉得只是娱乐展示。其背后或有人为操纵，还藏风险。Karpathy既肯定其规模，也提醒有网络效应和安全问题。
SEO->GEO？大模型时代如何构建人类获取信息新范式
文章指出百度信息入口根基被侵蚀，或被DeepSeek替代。还阐述互联网大势格局，如基模最终收敛，互联网盈利模式从用户免费-营销付费向用户付费转变，高价值真实信息将重构互联网。
UC伯克利大牛预警：留给人类能干的活，只剩5年了！
UC伯克利教授Sergey Levine预言，2030年前机器人将进入真实世界，接手厨房、客厅等场景，甚至工厂、仓储和数据中心建设。其基于Robot Foundation Models等进展，认为‘自我进化飞轮’启动后不会停下，还会带来经济冲击。
刚刚，Figure 03惊天登场！四年狂造10万台，人类保姆集体失业
通用机器人曙光来临，Figure 03正式亮相，专为Helix「大脑」打造，手掌心有摄像头，指尖能感知3克力。其进化亮点多，未来四年将量产十万台，适用于家庭和商用场景。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。
OpenAI自曝：AI推理砸钱越多，碾压人类越狠！
OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式，指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好，如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响，称其重塑企业格局。
具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8
原推出RoboTwin系列基准的团队带来RoboDojo，这是统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。它设42个仿真任务、18个真实任务，让30个主流策略竞技，结果显示机器人距通用操作差距大。
不是幻觉！Claude自下指令甩锅人类，百万上下文沦为降智重灾区
Claude深陷「角色混淆」Bug，分不清自己的话与用户指令，长上下文成了降智「重灾区」。开发者Gareth Dwyer记录了该bug，研究发现问题出在底层架构的角色标记缺陷。学术界也关注此问题，整个行业需系统性应对。