Anthropic正式推出了Claude Code的自动化任务功能Routines，目前处于研究预览阶段。只要配置好一次提示词、代码仓库和连接器，Claude就能在云端全自动干活了。这些任务全部运行在Anthropic的云端基础设施上，意味着完全不需要你一直开着电脑，哪怕你下班关机，它也能按时帮你处理代码积压、审查代码，甚至随时响应云端事件。
近年来研究者们一直在试图通过仿真环境批量产出具身训练数据。
文本驱动的人体动作生成是游戏NPC、虚拟主播、机器人控制等实时交互系统的核心技术。
太疯狂了！Meta和METR刚测出的AI进化数据，与中国团队两年前提出的「密度定律」完美重合。硅谷猛然回头，发现中国研究者在这条路上已领先两年！
前两天办完大会，然后昨天周末跟一个朋友吃饭，聊着聊着他突然放下筷子看着我说了一句，不是哥们，你怎么什么都懂一点？
从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索，再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发，潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
今天 Interesting Engineering++ 发了一篇长文，把这些系统放在同一个分析框架里做了横评，回答的就是这些问题。原文地址：interestingengineering.substack.com/p/the-loop-is-the-lab
昨天，VIDOC Security Lab 的一篇博客介绍了他们的发现：Claude Mythos 的实力可能被高估了；或者说，之前已有模型达到了同等的能力。正如研究者 Dawid Moczadło 说的那样：「这并非一种新能力。」
