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宇树新机器狗太猛了！1米高石阶轻松爬，越野快到出残影，网友：这不是AI生成的？？？

宇树新机器狗Unitree A2星际猎影实力惊人，全视频无加速展示跑酷、爬山等技能。它有超广角激光雷达3D感知系统，能自主避障，还很轻、强、快，承载能力佳，官方未公布售价和上市日期。

Suna是Kortix推出的全球首个开源通用型AI Agent，核心突破是“执行力”，能像人类员工操作数字工具。它开源透明，是全能数字员工，已落地多场景，有五大核心功能。还给出部署方法和同类对比。

个人或团队部署使用智能体面临状态易失、重复试错、迁移困难等痛点。魔搭ModelScope团队开源的Ultron框架，补上群体协作基础设施，解决经验沉淀、技能进化和画像共享问题，提升智能体协作效率。

字节会师何恺明，开源连续扩散语言模型Cola DLM，释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚，把生成过程交给连续空间，在实验中展现出稳定scaling趋势，其动机是表征而非diffusion。

Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。

本文分享开源项目 SeleniumBase，它包装 Selenium 的 WebDriver API，功能强大。支持主流浏览器，内置测试框架，能搞定防爬检测。有智能等待等特色，安装简单，GitHub 有大量示例。

西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞，用自动化框架测试主流大模型，平均混淆率38.6%，多数混淆响应会“静默失败”，超半数达高危害级别。

Anthropic发布Claude内部机制新研究，介绍J-space和J-lens，称可读取模型未输出的内部概念。此研究在训练、评测和部署有潜在价值，但叙事引发争议，网友质疑是否过度包装。

文章对比通用AI搜索与Perplexity，指出通用AI搜索用于金融投资不够严谨准确，而Perplexity从专业金融API拉取数据，集成权威数据源，准确度高。在此基础上推出的Perplexity Computer功能强大，是严肃工具。

本文介绍用 Node.js、OpenAI Embedding API 和 MongoDB 实现文本向量知识库搜索系统，涵盖环境准备、文本切分与向量存储、本地语义检索等，还提及用 MongoDB Atlas 提升性能及后续延伸方向。