如何科学地给大模型「找茬」？Anthropic联合Thinking Machines发布新研究，通过30万个场景设计和极限压力测试，扒了扒OpenAI、谷歌、马斯克家AI的「人设」。那谁是老好人？谁是效率狂魔？
周末看到了宝玉老师的一个帖子，我自己其实有非常强烈的共鸣。 宝玉老师说的是编程，而我在创作这块，其实一直都有相同的观点： 如果你是一个想在某个领域，真正深耕下去，想成为这个领域的专家，那么，在你独立、手动、不借助（或极少借助）AI，完成1000个小时的刻意练习之前，离AI远一点。
在机器人与智能体领域，一个老大难问题是：当你让机器人 “把黄碗放进白色空篮子” 或 “从微波炉里把牛奶取出来放到餐桌上” 时，它不仅要看懂环境，更要解释指令、规划路径 / 可操作区域，并把这些推理落实为准确的动作。
看似无害的「废话」，也能让AI越狱？在NeurIPS 2025，哥大与罗格斯提出LARGO：不改你的提问，直接在模型「潜意识」动手脚，让它生成一段温和自然的文本后缀，却能绕过安全防护，输出本不该说的话。
OpenAI近日接连发布《日本经济蓝图》和《韩国经济蓝图》，标志其亚太战略从「产品输出」升级为「国家级合作」。在韩国，OpenAI提出「双轨战略」，推动韩国跻身全球AI前三强；在日本，则以「三支柱」计划为核心，助力日本借由AI重塑全球技术引领地位。
在 AI 时代，开发的边界正被重新划定。 我们能够观察到，越来越多的产品经理、数据分析师、设计师，甚至内容创作者，正在熟练地使用 Cursor、ChatGPT、DeepSeek 等 AI 工具，解决真
HuggingFace 与牛津大学的研究者们为想要进入现代机器人学习领域的新人们提供了了一份极其全面易懂的技术教程。这份教程将带领读者探索现代机器人学习的全景，从强化学习和模仿学习的基础原理出发，逐步走向能够在多种任务甚至不同机器人形态下运行的通用型、语言条件模型。
一场公开演讲，LeCun毫不留情揭穿真相：所谓的机器人行业，离真正的智能还远着呢！这番话像一枚深水炸弹，瞬间引爆了战火，特斯拉、Figure高管纷纷在线回怼。
Viven 的核心创新在于，它为每个员工创建了一个个性化的大语言模型，实质上就是一个数字分身。这个分身通过访问员工的内部电子文档，包括邮件、Slack 消息、Google Docs、会议记录等，学习这个人如何思考、如何沟通、拥有什么知识。关键是，这个学习过程是自动进行的，不需要员工做任何额外工作。你只需正常工作，你的数字分身就会不断更新和进化。
Gambo 称自己为 “世界上第一个 Game Vibe Coding Agent”。用户只需描述游戏类型、主题或风格，AI 就会自动生成场景、角色、交互与音效，并把这些内容编织成一个可玩的世界。
