今日凌晨，马斯克在社交平台X的推文中称，Grok 4.2能快速学习，测试阶段研究人员会每天进行改进，下个月公测结束时，Grok 4.2的智能程度和速度将比Grok 4高出一个数量级。
就在OpenAI宣布招聘OpenClaw创始人皮特·斯坦伯格（Peter Steinberger）的一天后，Meta便迅速发起反击。 旗下的Manus正式推出了Manus Agents功能，对标OpenClaw，并且首先在Telegram上线。
据彭博社记者 Mark Gurman 爆料，苹果正在加速推进三款全新的 AI 可穿戴设备。这三款产品都将围绕 Siri 数字助手构建，通过摄像头获取视觉上下文来执行各种操作。
昨天晚上的春晚，想必大多数人都看了。虽然大概率没看完，说实话确实有点无聊，但前三个节目的人形机器人小品，估计很多人都多少瞄过一眼。 有人在朋友圈吐槽：「之前春晚没有年味，今年的春晚没有人味。」 我倒是
这一届上台的机器人各有各的路子——有的走仿生路线，模仿起人来连神态都安排上了；有的直接拼运动能力，一整套动作打下来，现场效果确实很炸。但如果你这一年已经看过太多机器人 demo，其实也不会太惊讶。春晚这个舞台，本来就是要把「最能表演的东西」集中展示出来。
近日，微软Bing Ads与DKI团队发表论文《AdNanny: One Reasoning LLM for All Offline Ads Recommendation Tasks》，宣布基于DeepSeek-R1 671B打造了统一的离线推理中枢AdNanny，用单一模型承载所有离线任务。这标志着从维护一系列任务特定模型，转向部署一个统一的、推理中心化的基础模型，从
本文提出一种具有 SE(p) 不变传输性质的度量 SEINT：通过构造无需训练的 SE(p) 不变表示，将高维结构信息压缩为可用于 Optimal Transport (OT) 对齐的一维表征，从而在保持不变性与严格度量性质的同时显著提升效率。
不可学习样本（Unlearnable Examples）是一类用于数据保护的技术，其核心思想是在原始数据中注入人类难以察觉的微小扰动，使得未经授权的第三方在使用这些数据训练模型时，模型的泛化性能显著下降，甚至接近随机猜测，从而达到阻止数据被滥用的目的。
为了支持多模型协同研究并加速这一未来愿景的实现，华盛顿大学 (University of Washington) 冯尚彬团队联合斯坦福大学、哈佛大学等研究人员提出 MoCo—— 一个针对多模型协同研究的 Python 框架。MoCo 支持 26 种在不同层级实现多模型交互的算法，研究者可以灵活自定义数据集、模型以及硬件配置，比较不同算法，优化自身算法，以此构建组合式人工智能系统。MoCo 为设计、
今日凌晨，Anthropic推出史上最强Sonnet模型——Claude Sonnet 4.6，新模型在编程、计算机使用、长上下文推理、Agent规划、知识工作和设计工作上全面进化。
