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桌面 Agent 的下一步：不是会操作，而是会调度工具
复旦大学和通义实验室提出 ToolCUA，让模型在 GUI 与工具调用间编排路径。它从已有 GUI 轨迹合成训练数据，设计奖励机制，在 OSWorld - MCP 评测中效率与准确率大幅提升，为 CUA 发展提供方向。
Sutton 的批评与反思：AGI 的下一步是什么？
文章是对 Richard Sutton 采访的反思，指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据，未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧，认为模仿学习与强化学习互补，还探讨持续学习，称 Sutton 批评有启发性。
马斯克刚关注了这份AI报告
受谷歌DeepMind委托，Epoch发布报告剖析2030年AI的发展。指出训练成本或超千亿美元，公开文本数据2027年耗尽等，马斯克也关注此报告。还从多方面论证发展趋势可延续，且AI将加速多领域科研。
这帮清华的，造了一个让龙虾“安全着陆”的新物种
在OpenClaw热潮中，隐私保护缺位成企业和开发者难题。无问芯穹推出InfiniClaw Box，独创‘三段式’架构，适配全模态信源，解决数据安全与模型能力兼顾问题，还与多家企业合作拓展应用边界。
她拒了贝索斯，离开黄仁勋，只为回答一个问题：AI能学会物理世界吗？
近日，AI初创公司Accelerated Understanding亮相，由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流，目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大，公司想解决AI验证瓶颈，产品面向科研工程机构。
面壁MiniCPM4推理速度3倍，碾压同尺寸Qwen3，阿里上眼药了~
面壁发布包含10个模型的MiniCPM4系列，其推理速度快。它有高效模型架构、学习算法、高质量训练数据和推理系统等创新点，还给出了MiniCPM4实战代码及启用InfLLM v2的参数设置。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
AI太记仇！做完心理治疗后仍记得「被工程师虐待」
Nature News上，卢森堡大学团队用PsAIch测试ChatGPT、Gemini、Grok、Claude心理。AI表现不一，有的焦虑、有的崩溃、有的拒诊，还测了MBTI。不过AI创伤可能源于训练数据，做心理治疗不太靠谱。
你聊得很开心的AI女友，背后却是被当做耗材的肯尼亚小伙们。
肯尼亚小伙迈克尔应聘工作后，成了伪装AI的陪聊员。工作严苛，还得忍受不适内容。公司借此收集数据训练算法，他越努力就越快被替代，成了AI时代的‘耗材’。