
深度|六角未来HexaShell登顶RoboDojo-Agent榜单:让Coding Agent从使用工具到迭代与创造工具(在新窗口打开)
近期,六角未来沿着 Physical Coding 的思路,进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果,在 RoboDojo 全部 42 项任务上,HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分,成功率高出第二名 7.5 个百分点,领跑 RoboDojo-Agent 榜单。
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近期,六角未来沿着 Physical Coding 的思路,进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果,在 RoboDojo 全部 42 项任务上,HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分,成功率高出第二名 7.5 个百分点,领跑 RoboDojo-Agent 榜单。

Helio.im创始人王文锋在即刻上发了一个内测帖,介绍了Sheet 0团队的新产品Helio,计划进行一场小范围的内部测试。结果第二天醒来,官网申请列表因访问量过大自动扩容了4次。整个周末,团队都被潮水般涌来的消息和几百条用户建议淹没了……

数据从哪来?控制靠像素还是动作? 在具身智能与机器人领域迅速演进的今天,一个问题正在浮出水面: 要想让机器人真正走进千家万户,我们到底该靠特定硬件采集的“具身数据”,还是该拥抱浩瀚如海的“互联网与人类行为数据”? 2026年RSS大会最后一天的workshop圆桌讨论,现场火药味十足。五位专家围绕世界模型的实际落地展开激烈交锋。 来自Georgia Tech和Nvidia的徐丹飞,以组合世界模型的研究闻名;Google与NYU的Sherry Yang,专注物理代理的世界模型评估与改进;Physical Intelligence的Laura Smith,强调具身智能的实践落地;NVIDIA的Ma

在这一背景下,清华大学与生数科技(Shengshu AI)团队围绕桥类生成模型与音频超分任务展开系统研究,先后在语音领域顶级会议ICASSP 2025和机器学习顶级会议NeurIPS 2025发表了两项连续成果:

新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队一篇最新入选 ICLR 2026 Oral 的论文,把视角放在了一个更贴近日常使用场景的问题上:人们更熟悉的,是用户故意诱导模型说假话的情形;而这篇工作真正追问的是,在没有刻意诱导、只是正常提问的情况下,模型会不会也出现某种 “表面这样答,实际那样想” 的现象。

终于,哈萨比斯有传记了。 历时三年,在与哈萨比斯多次深聊、累计超过三十小时的独家专访后,《哈萨比斯:谷歌AI之脑》(英文名:The Infinity Machine)正式公开发售。 作者是塞巴斯蒂安·马拉比,全球知名科技史学家、金融史学家,著有畅销书《风险投资史》,曾两度入围普利策奖。 今年三月,这位深入谷歌DeepMind内部数百小时,走访哈萨比斯身边逾百位核心人物的作者,携新作造访中国。 借此契机,量子位与马拉比展开了一场深度对谈。不仅探讨了书中的精彩细节,更挖掘了许多未曾公开的幕后故事。 △©Jeremy Sherlick 马拉比直言,哈萨比斯很明显不喜欢奥特曼。 哈萨比斯跟我说,他追求

这是一款由在校生团队打造的通用学习智能体:可以深度解题、拆开讲清抽象概念,又能从上百页课件、文献里提炼出 cheatsheet、闪卡和练习题,还会记住每个用户的学习方式,像一个长期陪伴在身边的私人老师。

弗吉尼亚理工大学与Meta团队提出ReGDiff,通过RAS整理潜空间并用SRR短程排斥引导扩散采样,在MetaTruss和MetaShell上较最强基线平均提升几何合理性8.9%、新颖性46.4%和多样性128.6%。

Shengtao Guo、Ethan X. Fang和Junwei Lu署名的预印本论文宣称利用Odin Automatic AI Research Agent证明了悬而未决40年的Komlós猜想并给出常数界3√(2π),次日陶哲轩等25位菲尔兹奖得主发表联合声明《AI在数学中的严重失准》,警告AI证明速度已远超学界验证与消化的能力。

ChatGPT面向在读大学生推出4个月免费Plus优惠(截止10月31日),本文实测两种领取方法,详解SheerID学生身份验证、Plus订阅及激活领取的完整流程,并建议在当前订阅快到期时再激活以避免覆盖已付费月份。