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刚刚，北美具身初创Skild AI又发布了全新机器人基础模型S1，直接把机器人上下文学习的任务长度拉到了10分钟往上。这次的S1主打上下文学习（in-context learning，ICL）：无需在后训练阶段专门学习新的操作数据，只需看一段人类示范视频，就能“照猫画虎”，直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。
华盛顿州柯克兰是西雅图东侧一个富裕的湖畔郊区。这天天气好得近乎不真实，气温在华氏 80 多度，天空蓝得没有一丝杂色。从 Gates Ventures 的会议室望出去，脚下是 Carillon Point 码头，一排昂贵的游艇随着湖水轻轻起伏；湖的另一边，则是勾勒出天际线的奥林匹克山脉。景色漂亮得令人心旷神怡，却又莫名让人有些不安。
加州理工学院 Anima Anandkumar 团队 8 月 24 日发了一篇论文，用一个 AI 模型把这类计算的复杂度从立方级压到了近线性级。效果相当震撼：在单块 GPU 上完成了一个含 82500 个电子的金属缺陷模拟，2019 年同类计算用了约 7800 块 GPU。
因为一份Markdown，Claude Code可能要被踢出门了。最近，Shopify CEO Tobi Lütke突然在X上发话——我正在考虑禁止Shopify使用Claude Code。除非他们改主意，开始支持读取AGENTS.md和.agents/skills 。
今天，我们上线并开源GLM-5.3-Flash (320B-A18B)，这是GLM-5系列的首个原生多模态模型。大家好像已经习惯将前沿智能与前沿价格绑定，并认为这是技术进步必须支付的成本。今天，GLM-5.3-Flash来了：320B总参数，能力超过GLM-5.2，在全球权威的Artificial Analysis Intelligence Index（AA综合智能指数）中取得57分
老黄刚砸60亿，要造一个地表最强开源模型。
Anthropic 最近发布了一篇博客文章《The AI Native SDLC playbook》，讨论AI进入软件开发之后，整个软件开发生命周期（Software Development Life Cycle，简称 SDLC）应该怎么重做。
DeepSeek Harness(DSH) 的口号，大家应该都有所了解，模型、工具、Skills、会话、沙箱、存储、Agent Loop、调度，甚至 UI，一切皆插件。
近日，一家面向通用具身智能的新公司 —— 原方智能（Cirquar AI）正式启动。公司同时发布启动宣言《让机器拥有关于世界的信念》，将世界模型确立为核心技术路线。原方智能由南京大学 LAMDA 实验室博士生林浩鑫与机器人学院助理研究员唐开强共同创立，技术积累源于 LAMDA 团队围绕环境模型、虚拟环境、模型驱动策略学习、因果世界模型和具身世界模型展开的八年持续研究。
Sweekar 是由零动未来推出的口袋 AI 电子宠物，整机重量仅89克，小巧的蛋形机身便携性不错，很适合桌面摆放和日常携带。