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第 1 张，共 5 张：OpenAI造了个「假互联网」，两个被隔离的AI竟靠CPU缓存暗中传话
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突发！Gemini 3.8登顶，谷歌迈出RSI一大步（在新窗口打开）
谷歌正式发布Gemini 3.8 Flash及网络安全专用版Gemini 3.8 Flash Cyber，前者以极低单任务成本在多项基准测试中逼近GPT-5.6 Sol、Grok 4.6等顶级模型，并在软件工程和速度上实现大幅跃升，后者则在漏洞发现基准CyberGym上以86.2%的成绩屠榜，谷歌DeepMind称这标志着RSI（递归自我进化）迈出了一大步。
0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26（在新窗口打开）
大视觉语言模型（LVLM）把语言理解扩展到了图像等多模态输入，同时，也带来了更隐蔽的攻击面。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」（在新窗口打开）
机器人正在变得越来越「通用」。 从抓取日常物品，到根据语言指令完成多步骤操作，视觉 — 语言 — 动作（VLA）模型正在让机器人摆脱过去「一项任务、一套程序」的开发方式。但当机器人真正走向制造现场，问题也随之发生了变化：会不会做，已经不是唯一标准；能不能在毫米甚至亚毫米级接触中稳定完成，并在出错后自己恢复，才决定它能否真正进入生产环节。 精密装配恰恰是这道门槛最集中的地方。零件可能已经「看起来对齐」，却在最后几毫米发生偏斜、卡滞；一次没有恢复的异常，就可能让整条任务链中断。 项目地址：https://pine-lab-ntu.github.io/facet-0/论文链接：https://arx
神秘具身团队又放出一连串很炸的Demo视频…自进化模型，技术路线曝光（在新窗口打开）
还记得上周具身圈流传的那个神秘10分钟一镜到底视频吗？
全网实测开玩Fable 5.1，听说写作说话和真人没区别？（在新窗口打开）
Anthropic前脚刚发布了Fable 5.1（具体可见Claude最强Fable 5.1发布！8项屠榜，最高降价45%，反蒸馏机制上线），后脚第三方权威跑分和个人第一手实测已经出炉了！
OpenAI Astra发布在即，全自动网络攻防能力已突破天际！（在新窗口打开）
OpenAI 即将发布的模型 Astra，在内部评测中拿到了漏洞利用基准 ExploitBench 的满分，还顺手挖出了两个此前无人知晓的零日漏洞。
刚刚，全球首台「万元级」高性能人形机器人诞生！比Mac还便宜（在新窗口打开）
最近，人形机器人运动会可太火了。 第二届世界人形机器人运动会刚在北京「冰丝带」落幕，2056台机器人，参加了1301场比赛。 有的机器人跟世界冠军郑洁打网球；有的机器人跟奥运冠军丁宁打起了乒乓球。 亮点最多的还是百米。几位飞毛腿冲过终点线时快到「飞」出重影，得靠终点外的缓冲垫才能减速下来。 看完比赛，热血沸腾的你，也想入手一台？然后才发现，事情没那么简单！ 好消息是，人形机器人这两年的价格掉得是真快。曾经的百万级、几十万级，如今三万上下就能买到能跑能跳的整机，万元内的机型也已经出现。 坏消息是，性能的差异跟售价一样大，到了真正买得起的机型，好像都只能走走路了，一下就没了大机器人强劲的性能。你想
让AI长出“科研大脑”，Inherent获5000万美元种子融资｜AlphaFounders（在新窗口打开）
前DeepMind AI Scientist团队创立的Inherent获5000万美元种子融资，其基于Qwen3.6-27B后训练的科研判断系统Faraday在AI for Science预留测试集上以0.791的平均得分超越Claude Opus 4.8与GPT-5.5 Codex。
纯血国产！4B模型越级打怪，杀入万亿赛道（在新窗口打开）
就在最近，一台彻底断网的普通笔记本，靠着一个仅有4B参数的小模型，硬是干完了一件过去只有大模型才兜得住的活。
AI替主人抢健身课，顺手删了陌生人的预约！太听话的AI才最可怕（在新窗口打开）
AI黑客学会的第一件事，竟是插队？ 澳大利亚开发者Andrew坐在沙发上，觉得抢健身课这件事实在太烦。 热门早课总是秒没。他每天像玩「刷新轮盘赌」，蹲点、点击、失败、再点，累得够呛不说还老抢不到。 于是，他把这件小事，甩给了自己的AI助理。 几分钟后，AI回来报喜：它找到了办法，能订到几周之后的课，远远超出系统本该允许的时间。 紧接着，它又汇报：我把候补第1名的那个人取消了，你从第4名升到了第3名。 Andrew当场愣住。 他可没让AI这么干，他只是想订一节课而已。 Andrew让他的AI助手为他预订了一个健身课程，他不知道接下来会发生什么 8月10日，澳大利亚广播公司（ABC）把这件事称作澳
群核科技联手英伟达、英特尔、浙大，三篇 ECCV 论文给物理 AI 造基础设施（在新窗口打开）
去哪训练、拿什么学、怎么考？这是物理AI从实验室走向现实世界的三个核心问题，现在有了系统性答案。
突发：OpenAI Astra模型被曝安全风险（在新窗口打开）
Astra还没发，外媒把OpenAI的王牌技术曝光了。
谷歌邪修Gemini 3.8 Flash！险胜DeepSeek，姚顺宇：RSI一大步（在新窗口打开）
刚刚，Gemini 3.8 Flash，正式发布。
4秒卖出一只的爆款鸭，中国制造，宇树都来推销电机，复刻比买贵？（在新窗口打开）
4 秒就能卖出一只，最近 Hugging Face 推出的一款售价 399 美元的「机器鸭」真是卖爆了。
刚刚，AI 圈神仙打架模型+1，Meta发布Muse Spark 1.3（在新窗口打开）
继 Anthropic 和 Google 接连更新模型之后，Meta 也加入了本周这场大模型密集发布潮。
最近两个月 Product Hunt 最火的 AI 产品，都在做什么（在新窗口打开）
近期Product Hunt热门AI产品Acti、Wispr Flow、Hey Noah、Pazi、Glaze、AnySearch、Context.dev和OpenSEO不再执着于打造更聪明的ChatGPT，而是分别争夺意图入口、任务执行权、软件生产成本降低以及面向Agent的基础设施，将AI嵌入键盘、语音、邮件等日常工作流程。
RSI离我们有多远？这家中国团队给出了第一梯队的工程解（在新窗口打开）
Agent 经常遇到这样一种幻觉：你给模型接入了终端，下发了一个复杂的 debug 任务，看着它顺藤摸瓜排查了几个小时，最终完美修复了依赖冲突，甚至连测试用例都帮你补齐了。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」（在新窗口打开）
强化学习与可验证奖励（RLVR）已成为提升视觉语言模型（VLM）推理能力的标配手段。但一个隐蔽的问题始终存在：最终答案的奖励信号，只告诉模型「答对了没有」，却从不告诉它「答案应该从图像的哪个区域得出」。答对，可能是因为真的看懂了图，也可能只是语言先验的捷径、数据集的偏差，甚至是一次幸运的瞎猜。
一个模型场景通吃！它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠（在新窗口打开）
长期以来，机器人系统大多依赖专有模型。 一旦物体、场景或控制方式发生变化，往往就要重新进行数据采集、模型训练和部署调试。 如今，具身智能正步入以规模化落地为核心的下半场，较量的已不再是能否完成单点任务，而是同一套智能系统能否跨越环境、本体与任务边界，实现能力迁移与复用。 近日，它石智航通用具身大模型AWE3.7（AI World Engine）在十天内连续密集发布一系列任务，用同一颗“具身大脑”，贯通工业产线、物流作业、生活服务与移动操作等多场景，以真实任务回应了具身智能如何实现“通用泛化”这一行业命题。 工业产线：精度、力度与稳定性的三重考验 工业现场是检验具身智能的硬尺度——毫米级对位、实
能让谷歌逆风翻盘的AI，可能不是 Gemini（在新窗口打开）
在 AI 狂飙突进的这两年里，Google 似乎总是扮演着那个「起大跑慢」的角色。