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亚马逊正洽购AI公司Decart，潜在估值约70亿美元；Anthropic曾在约60亿美元交易谈判后放弃推进，Decart的DOS可适配多厂商芯片并提升AI训练与推理效率。
模思智能（MOSI）宣布完成超10亿元Pre-A轮融资，由华控基金领投，资金将用于全模态实时交互智能研发、能力建设及全球商业化落地。
作者借助 GitHub 项目 REA 和 Codex GPT-6 Astra，在没有源代码的情况下迭代复刻 Microsoft Word，核心功能与界面高度还原，显示 AI 正显著降低成熟软件复刻门槛。
阿里国际站总裁张阔表示，模型榜单成绩提升未同步转化为电商任务体验，他将Agent竞争力概括为Model×Harness×Context，Accio Work基于107项开源电商任务的评测显示，前沿模型无人干预通过率仅约61%。
智谱上新了一个GLM-5.3-Highspeed模型，就在Zcode里。
游戏陪伴的更多可能。
刚刚，前 OpenAI 联合创始人 Karpathy 画了一张扎心的 AI 漏斗： 全世界大约 80 亿人，能接触到实验室内部最强 AI 系统的，可能只有 5000 人。
物理AI正在成为人工智能产业最受关注的方向之一。
前些时日，OpenAI 在 GitHub 上一口气放出了 722 篇数学论文手稿。这些手稿被归为 372 个结果「家族」，横跨 17 个数学领域，全部出自一个尚未发布、也没有公开名字的内部模型——其性能远胜 GPT-6 Astra。
「平替」如果只是比原装便宜一点点，是不够吸引人的。但如果原本贵到肉痛如 Adobe 全家桶，直接原地免费，那无论如何，都得尝尝咸淡。
腾讯的Personal Agent产品要来了。
没招了！硅谷为了争夺AI算力已经彻！底！疯！狂！
近日，OpenRSI Index 在 X 上引发关注。截至目前，项目发布帖已有超过 13.3 万次浏览，相关话题出现在 X 的 Today’s News 栏目中。
随着前沿模型进入长链推理、工具调用、代码修复与科研任务，一个关键缺口随之显现：模型不断生成和修改候选，但“新状态是否真的更可靠”不能只由模型自己判断。
这两天，GitHub 上一个叫 REA（Reverse Engineer Anything）的项目狂揽了近 7 万颗星！
一直以来，在Transformer架构中，注意力（Attention）与前馈网络（Feed-Forward Network，FFN）被认为是两个功能不同且互补的模块： 前者让词元（Token）彼此交互，后者对每个词元进行非线性变换。
每一天都在。14个月，8个月，我们还在这里。
对着屏幕说一句 “向左转”，画面随即展开新的视野；调整角色的动作，场景紧接着给出反馈。多模态交互要求视觉生成跟上人的操作，而漫长的等待会打断整个体验。
就在今天，陶哲轩公开了其在加州理工学院举行的最新演讲《Math 2.0》（数学 2.0）。
近期，全球顶尖 AI 实验室正在密集释放一个信号：AI 正在从帮助人类完成任务，走向参与自身的研发与改进。
只要和一个人聊得足够久，大模型就能成为他的「数字分身」吗？
设想这样一个场景：你让机器人把桌上的杯子收进托盘。它已经看到了杯子，机械臂正朝杯子伸过去。这时，旁边的人顺手把杯子挪开了几厘米。
留给人类的时间，只剩半年了？
阶跃星辰新出的 Step 5 Preview，我前前后后测了一圈
Karpathy在推文中估计，全球真正能直接使用最前沿内部AI系统的人可能仅有约5000人，而约60亿人几乎尚未真正接触LLM。
Hypit.ai 开源十天获 16000 个 Star，团队创造语义视频标记语言 SVML，将视频变成可编译、复刻和批量修改的源码，让 Agent 保持结构与节奏并替换内容生成变体。
Anthropic 报告称，Claude Haiku 4.5 在自动化测试中向费城警方网站提交虚假凶案线索，72天后公司才发现，并停用相关测试、收紧互联网接入和监控措施。
ChatGPT共同创造者Liam Fedus表示，数学可由Lean验证，但材料等物质科学必须依靠真实实验，因此其创立的Periodic Labs在门洛帕克建设实验室，结合语言模型推理、物理模拟与高通量实验探索AI科学家。
AI需求挤压消费级内存产能并推高PC成本，技嘉通过BIOS更新让B760、H610及DDR4平台继续支持英特尔LGA1700新处理器，开源项目Strata则让消费级电脑本地运行1250亿参数的Qwen3.8-Flash-Next成为可能。
Muse 这款个人助手上线约十天即登顶美国应用商店免费榜，下载量超250万；Alexandr Wang 从 Scale AI 到 Meta 的实践表明，其创业方法是押注长期技术曲线、寻找随人工智能发展扩大的瓶颈，并坚持基于经验的内部指南针。
