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第 1 张，共 5 张：当年「字节投毒实习生」田柯宇，估值 2 亿美元，要挑战李飞飞做世界模型
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第一批靠龙虾赚钱的人出现！全球首个「应用开发Skill」，一句话上线应用（在新窗口打开）
当全网还在为搞定环境配置和Token账单焦头烂额时，有人直接掀了桌子，把OpenClaw从「工具」变成了「造印钞机」！
唯一登台的中国大模型创始人，杨植麟美国GTC首秀，公开Kimi技术路线图（在新窗口打开）
今日凌晨，在英伟达GTC大会上，月之暗面创始人杨植麟作为本届唯一受邀现场演讲的中国独立大模型公司创始人，发表题为《How We Scaled Kimi K2.5》的演讲，首次完整披露Kimi K2.5背后的技术路线图。
一家00后创办的世界模型公司，凭什么让华为哈勃重金押注？（在新窗口打开）
近日，世界模型与空间智能前沿公司魔芯科技已完成 Pre-A + 轮近亿元融资。本轮融资由华为哈勃领投，老股东跟投。
对话 Befreed 创始人：从「个人学习」切入的 AI Agent，把学习变成一种生活方式（在新窗口打开）
大多数人不是不想学习，而是学了留不住、坚持不下去。
谷歌DeepMind首发AGI终极考纲！20万全球悬赏，撕下所有大模型伪装（在新窗口打开）
AGI，究竟如何评判？刚刚，谷歌DeepMind发出重磅论文，直接从认知科学「借」了一套度量衡——把通用智能拆成10大认知能力，配一套三阶段评估协议，还联合Kaggle砸了20万美金，向全球研究者悬赏：谁能测出真正的AGI？
“星际之门”计划连遭变故：扩建谈崩、数据中心宕机、OpenAI 转向“租而不建”（在新窗口打开）
2025 年 1 月，特朗普在白宫亲自站台，宣布了一个号称“史上最大 AI 基础设施项目”的宏伟计划。OpenAI 联合软银、甲骨文和阿布扎比主权基金 MGX，组建了一家名为 Stargate LLC 的合资公司，承诺在四年内向美国 AI 基础设施投入 5,000 亿美元。
Anthropic Skill构建全流程流出！ClaudeCode内部工程师高赞热帖：不要把 Claude 限制得太死（在新窗口打开）
今天， Anthropic 的 Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar 在 X 上发布了一篇Skills的深度经验分享，帖子在AI/科技圈迅速引发热议。
5B参数+4060Ti，10秒出图，全流程开源可复现！补齐统一多模态生成编辑的开源版图，让高质量图像生成真正变得更轻量、更普及（在新窗口打开）
统一多模态生成编辑模型，正在走向“重器化”
MiniMax M2.7: 开启模型的自我进化（在新窗口打开）
在 M2 系列模型发布后的几个月，我们收到了大量热心用户的反馈和建议，这促使我们进一步加速模型的迭代效率。除了更加认真工作之外，我们能找到的唯一途径就是开启模型和组织的自我进化。MiniMax M2.7 是我们第一个模型深度参与迭代自己的模型。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？（在新窗口打开）
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读，原文发布于他的 X（https://x.com/odysseus0z）。
每月给龙虾充几百刀的朋友，这组Skill值得你最先装上（在新窗口打开）
前两天看到一个问题，“普通人要 OpenClaw 有什么用？”
CVPR2026满分论文：Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验（在新窗口打开）
上海交通大学钟志航团队联合上海人工智能实验室、西北工业大学、四川大学等高校在 CVPR 2026 上提出Proxy-GS（Proxy-GS: Unified Occlusion Priors for Training and Inference in Structured 3D Gaussian Splatting），面向基于 MLP 的结构化 3D 高斯溅射（3DGS），
阿里“悟空”上线！钉钉给企业送来龙虾大军（在新窗口打开）
龙虾安全风险频发，企业用着心慌？阿里出招了。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？（在新窗口打开）
在经典强化学习问题中，动作空间通常是离散且有限的。例如在围棋中，一步棋就是一次行动；在机器人控制或视觉 - 语言 - 行动（VLA）模型中，动作往往来自一个有限的控制指令集合。
在「想象」中练就真机能力：RISE，让VLA强化学习告别真机试错（在新窗口打开）
在具身智能的发展路径中，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型正逐步成为通用操作任务的核心框架。但当任务进入长程规划、柔性物体操作、精细双臂协同、动态交互等复杂场景时，VLA 仍然面临两个根本性挑战：
Agent 工程最新共识：模型在卷，应用在死，Harness 是新护城河（在新窗口打开）
模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层，在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求，我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和
打破视频推理「先看后想」惯性，实现真正的「边看边想」丨CVPR'26（在新窗口打开）
今天的大型视觉语言模型（VLM）做离线视频分析很强，但一到实时场景就尴尬： 视频在往前走，模型还在“补作业”。
阿里联手中山大学放狠话：75%的Agent都在造“屎山”！233天连环大测，代码库全崩了！自研新基准：GLM表现亮眼！网友：程序员饭碗保住了！（在新窗口打开）
刚刚，一篇阿里联合中山大学的研究在 X 上爆火了！
离开meta三个月后的国内首访：田渊栋的科学与诗（在新窗口打开）
作为Meta FAIR曾经的资深首席研究员，LLaMA和OpenGo背后的关键推手， 他的研究从破解围棋的机制到优化大模型的肌理， 做的事情从来只有一件：打开黑箱，找到底层逻辑。
首发实测 Floatboat：一人公司的工作方式，可能要变了（在新窗口打开）
All for One、One for All 的信息流转