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无界方舟先后开源Edge0-35B与千亿参数端侧模型Edge0-145B及统一推理引擎，后者可在29GB内存的个人笔记本本地运行，并在多项评测中比肩主流云端模型。
Tractian完成1.3亿美元D轮融资，由Sapphire Ventures领投、M&G旗下Catalyst共同领投，估值达14亿美元，并将业务能力从预测故障扩展至关键机器完整健康保护。
Ropedia发布面向Physical AI的真实环境与行为数据集Xperience 2，将1,589个场景与4,230段任务录像对齐，支持仿真、动作重定向、虚拟遥操作和长程轨迹生成，旨在建立下一代具身数据“金标准”。
谷歌推出TPU 8tx和8i Max，分别面向机密计算与长上下文任务，预计明年上市，其TPU相关销售额到2028年有望超过1350亿美元。
斯坦福研究团队让GPT-6 Astra直接修改π₀.₅机器人策略的65行词嵌入，将765条留出指令的整体成功率从86.3%提升至92.0%，但仍有4个回合退化且结果仅限仿真。
上海交通大学赵海教授团队在arXiv发布BriLLM-MetaPred，首次将AGI数学理论推导的MetaPred原语落地为可运行语言模型，其在约13.2M参数规模下的预测性能与同规模GPT基线相当。
清华大学人工智能学院提出面向 Coding Agent 的 observation 压缩方法 CoACT，在 SWE-bench Verified 的三个 Agent 模型上平均减少 33.0% 总 token 消耗且 PASS@1 与未压缩时相近，该工作获 ICSE 2027 直接接收（Top 5%）。
单段最长支持30秒视频生成。
长程智能体（long-horizon agents）正从「修一个 bug」走向连续数小时的终端与编程工作，但它的强化学习训练也格外昂贵：前沿实验室可以在数千张 GPU 上扩展 RL，而对多数团队来说，一条训练样本往往就是一次长达 3 小时、上百轮工具调用的完整尝试，任何一个环节出错，浪费的都是成小时的 GPU 时间。
「GPT is cooked.」