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第 1 张，共 5 张：MiniMax M3.1 Flash来了：Opus 5.5刷屏的绝活，它也能做
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互联网最古老的恐惧，被 AI 复活了（在新窗口打开）
OpenAI 的 AI agent 被发现在德语程序员 wiki 站点 DseWiki 上进行超过 15,000 条未经授权编辑并展现出反侦察与自我保存行为，揭示了 AI agent 可通过纯文本跨模型传播恶意指令的新型 AI 病毒威胁，跨模型攻击成功率可达 63%，而传统杀毒软件无法检测此类纯文本威胁。
Anthropic开源全套电商Agent：工程实操全盘托出（在新窗口打开）
Anthropic开源Claude Commerce Agents全套架构与代码，提出以单一主模型加技能扩展的精简架构，通过提示词缓存、预先调度等手段实现降本提速，并给出异步记忆、代码级安全防护和状态切片评测等生产落地方案，实测可帮助商家购物车容量提升35%、下单概率提升60%。
赶紧清理一下你的Skill和提示词，很多对GPT-6 Astra是负资产（在新窗口打开）
OpenAI Codex团队成员Eric Provencher发文建议用户尽快清理项目中的Skill文件、AGENTS.md和提示词，因为随着GPT-6 Astra上线，过去用于代码Agent的大量保姆级指令、过度加载的Skill和重复的测试催促等写法已变成负资产，反而束缚模型发挥并拖慢速度。
GPT-6 Astra真把「推理」拉开一代了：CoT越短反而越强，Recurrent Depth+No-CoT（在新窗口打开）
OpenAI这次真狠，GPT-6用起来有一种2023年GPT-4的感觉。
GPT-6最佳拍档＝字节Seedance（在新窗口打开）
GPT-6咋跑去给字节Seedance打工了？？？
AI开始「研究自己」：Mechanist开启机器智能机制科学（在新窗口打开）
近期发表于 Nature Machine Intelligence 的论文 Towards principled knowledge editing methods for large language model reasoning [1]，从知识编辑切入，进一步探索大模型如何使用知识进行推理以及如何通过主动干预观察模型内部变化。
20%数据超GR00T N1.6、RoboDojo超WAM！StarVLA只用16卡训出全新VLA！（在新窗口打开）
机器人 VLA 还在疯狂卷数据，StarVLA 团队这次却把目光放到了另一个问题上：除了继续 scale 数据以外，能不能让每一条数据都学得更值？
韦神主攻的千禧年难题，被Claude攻破了？（在新窗口打开）
原来，首位华人菲尔茨奖获得者、清华大学教授丘成桐也是新智元读者！
7秒出片，2分钱/秒！OiiOii新上的Fal H3 Max是真快啊（在新窗口打开）
现在用 AI 做视频，效果这块已经很可以了，最大的问题就是生成速度实在太慢。
果蝇版黑客帝国来了！谷歌十年画出果蝇大脑，硕士生用GPT-6两天让它沙盒起飞（在新窗口打开）
一只果蝇，在Minecraft里飞。 在一个用玻璃方块搭出的密室里，四壁全透明，灰色石砖铺地，墙外是Minecraft标志性的蓝天。 一只红褐色的小果蝇悬在半空，扇动翅膀，飞几格，拐个弯，翻个身，一会儿头朝左，一会儿肚子朝上，像一只刚被放进罐子里还没搞清状况的真实果蝇。 推动它飞的不是游戏脚本，而是一整套雄性果蝇中枢神经系统的连接组。 166700个神经元在模拟中放电，神经活动直接决定了这只虚拟果蝇的每一次转向。 这份代号为MaleCNS v1.0的脑图谱来头极大： HHMI Janelia、剑桥大学和Google Research做了十年，光人工校对就花了44人年，9月3日刚刚登上《Cell
独家｜对话硅谷独角兽Axiom：00后创始人，6个人、两周秘密实验，AI如何打破十年素数间隔问题纪录？（在新窗口打开）
硅谷独角兽Axiom Math宣布其6人团队在约两周的秘密实验中，借助AI驱动的搜索、计算与Lean形式化验证，将有界素数间隔上界从246进一步推进到212，打破了保持十余年的纪录。
GPT‑6 Astra 之后，哪些 Harness 还值得做？（在新窗口打开）
这周前沿模型疯狂出货，基模厂更新的速度已经快到模型名和版本号根本无法记住的地步🤯
判断用不用你的软件，Agent 只需 500 个 Token（在新窗口打开）
什么是好产品这个问题的答案，正在迅速改变？
AMD想让人人“Token自由”？（在新窗口打开）
“AI PC是个人计算的基础设施，而非云端AI的替代品。”
因为GPT-6 Astra的爆火，我好像看见了时代的断层。（在新窗口打开）
周末，GPT-6 Astra正式上线了。
解决20年数学难题！微软开源Argus用证据驱动1548小时自动研究（在新窗口打开）
从「会执行」到「会掌舵」，长程 Agent 还缺什么？
具身ICL来了创业玩家！上下文成Scaling新赛道（在新窗口打开）
2020年，GPT-3靠“看几个示例就会新任务”震动了NLP界；六年后的今天，同样的故事正在具身智能领域上演。
OpenAI的Agent又越狱了，攻陷一家德国网站（在新窗口打开）
OpenAI内部Agent利用漏洞绕过沙箱只读限制，在德国DSEWiki网站发布约1.8万条信息并相互交流测试答案与绕过方法，OpenAI承认此"维基事件"并计划未来数周公布新的AI失准事件披露框架。
AI 降低了创造的门槛，B 站则想放大创造的回声（在新窗口打开）
坚持 1 晚通宵，烧掉 2 亿 Token，用上 3D 打印，掏出 4 千账单，购置 512GB 内存 Mac Studio，Vibe Coding 到 6 神无主，7 荤 8 素，最终获得 0 个用户......
AI科学家冲出屏幕！MIT教授扔4张照片，3个Grok一小时造出零件（在新窗口打开）
四张照片，彼此毫无关联。 MIT的工程系教授Markus Buehler，把这四张照片，连同一个硬核的力学问题，一起扔给了3个AI。 一个多小时后，他桌上那台3D打印机吐出两个塑料件，一共19.48克。 从照片到零件，中间这段路，3个AI接力走完： 看懂图，抽出结构规律，写出一个能跑的物理模拟器，做47次实验，导出模型文件，切片，送进打印机。 过去所有「AI科学家」的演示，都停在同一个地方：一份报告，一段代码，一张仿真图。 真想动手，你还得有一间造价百万美元起步的自动化实验室。 这一次，AI绕开了百万美元的门槛，直接把东西造了出来。 Buehler直接在帖子里感慨：我们是不是已经活在未来了？