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刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
硅谷陷入了对中国的痴迷与羡慕
《纽约时报》称‘硅谷陷入对中国的痴迷与羡慕’，虽有夸张，但中国在AI、基建等领域进展显著，如通义万相2.5视频大模型。a16z风投公司表达焦虑，中美科技竞赛激烈，双方开始相互学习。
RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用机器人REX G1，让机器人真正成为新一代具身生产力伙伴｜甲子光年
8月17日，RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用操作机器人REX G1，搭载自研的Visics通用具身大模型，面向多场景打造，能完成完整任务闭环。它将移动与操作融合，适应真实环境，具强大泛化能力且续航佳。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
Claude 最歧视的，是印度阿三
AI研究员Aran Komatsuzaki实验发现，Claude的tokenizer对非英语用户不友好，印地语用户消耗token是英语的3.24倍，带来高成本、高延迟等问题。不同模型对不同语言token处理有差异，市场份额影响token效率。
高管0份！影石年会5套房全归90后；34岁清华学霸28个月造百亿独角兽；DeepSeek“冷漠”争议，春节要燃回来？| Q资讯
本文为AI行业资讯汇总，包含DeepSeek回应“变冷漠”、影石年会送房、34岁清华学霸造百亿独角兽等热点，还涉及字节跳动、谷歌、英伟达等公司动态，以及模型下架、新规发布等消息。
Ilya重新定义AGI: 为什么ChatGPT离真正的AGI还很远
OpenAI前首席科学家Ilya在访谈中提出对AGI的新定义，还指出AI规模时代结束，未来拼想法和研究深度。他分析模型评测强但经济影响弱的原因，阐述人类价值函数作用，且SSI战略或调整。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题
本文作者池建强参与阶跃星辰新一代旗舰大模型Step 5 Preview小范围内测，设置带两层bug和隐藏需求的编码工程题，与Qwen 3.8 Max、Kimi K3对比测试，分享实际项目使用体验，给出客观评测。