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8081 点击 2026-09-10 15:47
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This is B&B in your House. 有一说一·， 现在的AI办公产品真的非常非常卷，卷生卷死，卷到可怕。
AI大模型评测平台Arena宣布用户可在直接模式中限时免费使用GPT-6 Astra（仅限medium级别），大量开发者涌入体验开发游戏，目前该模型在Agent Arena榜单中整体排名第二、前端网页开发排名第一。
近年来，视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM）在图像理解、语义推理等任务中展现出了强大的能力。然而，当这些模型真正进入物理世界，让机器人根据一句自然语言指令完成自主导航时，仍然面临巨大挑战。
一周之内大语言、图片、视频模型都迎来新赛季：OpenAI的GPT-6 Astra让编码 Agent更好地使用游戏引擎和Blender，自己改场景、自己跑、自己测；GPT-image-2.5上线，更快更强，图片编辑和关键帧动画显著提升；fal和Yoroll分别发布 H3 MaxTurbo和H3 Superfast后训练加速模型，5秒视频3秒内推理，实时生成和互动玩法纷纷涌现。
AI教师已经可以完成不少单次教学任务。
崔添翼最近在 X 上刷屏有点多。9 月 9 日，这位今年 3 月加入 DeepSeek、负责 Agent 运行和评估基础设施的 Harness 团队成员发推称，V4.1 Flash 在性能、费用、速度和总用时等方面全面超过 V4 Pro，因此 V4.1 Flash 上线后、V4.1 Pro 上线前，所有发往 V4 Pro 的请求都会被路由到 V4.1 Flash，按 Flash 的价格计费。
个性化在通用AI产品中一直是个加分项。无论是ChatGPT、Gemini还是Claude，还是今年的Openclaw、Harmes都把记忆和个性化当成核心卖点，理由是它能提高可用性、参与度和用户满意度。学术界对个性化的研究，也几乎全部集中在"如何做得更好、更准、更符合用户口味"上。
「麻烦你，帮我看一下。」
DeepSeek V4.1 Flash 正式在网页、App 和 API 端全面上线，采用 552B 参数的 MoE 架构与 Causal-Encoder-Decoder 设计，性能全面超越 V4 Pro 并原生支持多模态，DeepSeek Harness v0.1.5 也同步适配。
前OpenAI Sora负责人比尔·皮布尔斯（Bill Peebles）与DreamWorks联合创始人杰弗里·卡岑伯格（Jeffrey Katzenberg）及Dropbox前CFO苏杰伊·贾斯瓦（Sujay Jaswa）共同创办AI视频创业公司，将自主训练视频模型，并与Andreessen Horowitz等投资人洽谈融资。
就在刚刚，OpenAI联合MIT宣布震撼消息：AI成功接管量子计算机！
视觉编程成绩超GPT-5.4。
不得不说，国内Agent大战已经到了白热化阶段，就在昨天，小米也正式下场。开放桌面端应用：MiMo Desktop。目前是邀测阶段。
Articuler.ai近日宣布，于今年早些时候完成数千万元种子轮融资。本轮投资由麟阁创投领投，拙朴投资、小米联合创始人王川先生家族办公室跟投。云岫资本担任独家财务顾问。
过去几年，大模型推动 AI 能力快速进入数字世界。但当 AI 从文本、代码走向真实环境，更为复杂的问题开始浮现：机器如何理解世界？如何预测变化？如何在现实环境中持续行动？
我是真没想到网易除了UU远程， 又在AI赛道整了一个新活，这次是语音输入，把我电脑里的typless干出幸福者退让原则了。
文章拆解了 Astra 模型与 Codex Harness 的配合方式：Codex 启动一个持续运行的代码环境，接入浏览器和桌面操作工具；Astra 通过无障碍模式读取界面中的文字、按钮结构，并通过截图综合判断。模型把准备执行的操作写成代码，交给 Codex 的工具完成。
上台前最后一分钟，陶哲轩还在用AI捣鼓数学证明。
9月初，OpenAI下一代模型Astra的架构细节被曝光，核心关键词只有一个：循环。
最近，越来越多的 AI 创业公司开始讲起 Neolab 的故事。
现在各种产品这么多，能想到的需求好像都有人做了，我还能用 vibe coding 做什么？
数宗科技创始人丁天（南京大学00后）创立AI Agent公司，开发企业级产品Brand Master，通过虚拟消费者模拟帮助品牌在新品上市前完成全生命周期测试，将新品研发周期从2个月缩短至1周，营销ROI平均提升80%，已服务雅诗兰黛、盒马、7-Eleven等客户。
具身智能初创公司费莫一科技（PHYMI）已完成近亿美元种子轮融资，由IDG资本领投，资金将主要用于Physical Agent核心技术研发、真实动态数据体系建设、产品工程化与场景落地以及团队扩充。
具身智能讨论的核心问题正在改变：从谁有更多数据能做出更强基础模型，转向谁能把机器人真正部署到现场，并让它持续做成任务。
近日，机器人圈知名播客节目 RoboPapers 更新了一期专访，对象是光轮智能创始人兼 CEO 谢晨博士。这期节目的采访人是 RoboPapers 播客联合主持人 Michael Cho 和新加坡国立大学（NUS）助理教授 Jiafei Duan。后者是 MolmoAct 系列机器人模型的作者，研究方向正是机器人基础模型与可扩展数据采集。
AI圈现在卷得最凶的地方，是你的电脑桌面。
五大助听器品牌垄断 30 年，AI 能突破吗？
「我今天从Anthropic辞职了！」
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law：通过自回归训练，并采用交叉熵（cross-entropy）目标函数预测下一个 token 的概率分布，模型能够建模非常复杂的语义概率分布，并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
最新消息，参数293B的讯飞星火X2.5上线了……
