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一年磨一剑，今年最炸机器人Demo来了！1亿美元种子轮团队出手，单个模型解锁单手打蛋解魔方弹钢琴

Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5，让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研，从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案，曾获1.05亿美元种子轮。

Meta的SOAR架构用错误率高的数据让模型推理能力暴涨9.3%。它选难题子集，用‘教师模型’生成含错题的‘垫脚石问题’，通过‘双层博弈’和‘有根奖励’机制让模型进步，或成AI进化新方向。

AI编程服务提供商Replit推出新一代AI编程助手Agent 3，CEO称其为软件“自动驾驶时刻”。但用户反馈它修不好bug还删关键文件，成本也高，Replit回应强调“模型栖息地”和“事务性”机制重要性。

多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。

文章讲述商汤奖学金支持青年科研者的故事。自2017年设立，已资助280位本科生，在他们未成名时给予信任与支持，不仅是奖金，还提供资源和网络，获奖者们正从不同方向推动AI发展。

OpenAI投资的法律AI公司Harvey，首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳，显示出可复制路径。

具身智能常被视为‘系统工程驱动’研究方向，ReconVLA获AAAI杰出论文奖，是具身智能方向首次获AI顶级会议最佳论文。它解决VLA模型关键瓶颈，通过重建式隐式视觉定位机制，实验效果显著。

Meta等机构提出‘元认知重用’机制，让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’，与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法，虽有局限，但为大模型推理难题提供了解决方案。

作者不喜欢用AI总结内容，认为它和“三分钟看电影”类似，会清除内容的细节和体验感。作者强调真正的学习和创造诞生于“无聊”时刻，呼吁人们在追求“快”的时代，享受“慢”过程，别让AI替自己生活。

Genesis AI公布首个机器人基础模型GENE - 26.5，能完成烹饪、解魔方等复杂任务。该模型是全栈系统，以仿真加速迭代，用自研手套采集数据，还重写控制栈。公司后续计划发布全身机器人。