Claude写代码太快，Anthropic先扛不住了：连Git都要重做
Claude写代码太快，Anthropic先扛不住了：连Git都要重做Anthropic内部代码合并量4个月激增12倍。
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8922 点击 2026-10-14 15:29
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Anthropic内部代码合并量4个月激增12倍。
最近 AI 圈有一个共识，越喊越响：App 和 Saas 会消失，未来只剩 Chat 对话。
RSI正在从长期的理论命题，逐步走向可验证的技术实践，硅谷新共识已经形成。以Anthropic和OpenAI为代表的全球头部模型公司，2026年9月，Anthropic披露，Claude已参与其超过80%的代码合并工作，OpenAI也明确将目标锚定为2028年3月前实现自动化AI研究员。
被抽走灵魂的两年。
不追求一机全能，零售机器人开始按任务分工。
大模型做 In-Context Learning（ICL，上下文学习）时，通常会先从示例库里检索若干 demonstration，再把这些示例和当前问题一起放进 prompt。
机器人已经能跑、能跳、能翻跟头，但真要让它拿起一颗鸡蛋、拧紧一颗螺母，事情就没那么简单了。
OpenAI在旧金山办公室高管会议室发现由Seeed Studio的XIAOESP32S3Sense改装的秘密录音设备，涉嫌安装该设备的员工Abdulrahman Alfozan已被捕并解雇，案件动机尚未查明。
什么？35B的MoE，在手机上也能跑得很丝滑？
AI 可能快要学会一件有点可怕的事：自己复制自己。
谷歌Gemini 4 Argon真的来了。
DeepSeek又悄么声更新模型了！
AI 办公，最大的门槛反而不在 AI，在于一个认知错觉：你以为它都知道。
刚刚，上海。在一场叫「Ready Builder One」的发布会上—— STEPX Neo，全球首款大模型原生智能体手机，正式发布！
AI数学圈最近是真热闹。
AI 视频越来越逼真，生成它的算力却并不便宜。复杂的动作、连贯的镜头和细腻的画面，背后都需要大量计算。一旦进入批量制作，反复生成、修改和重试的开销便会累积，成为创作者与视频平台必须考虑的成本。
在Assembling 2026上，我们邀请了几位硅谷一线投资人，并且给他们出了一个他们天天质问创业者的题目： 为何OpenAI和Anthropic还没杀死创业公司。
数据越采越多，机器人就能越来越会干活吗？
相比以往的Agent工具，9月8日正式上线的Muse，凭借更低的使用门槛和更便捷的操作体验，迅速走出技术圈，吸引更广泛的普通用户关注。
九位同志，去俄斯特拉发，待上一年。
不用说话、不用按钮，现在的AI眼镜戴上就能自动上班了。
事情大家都知道了，田柯宇昨天一炒作，一堆人联合出来打假田神，不仅列时间线、列代码、还列上了自己的Github主页，搞学术的就是严谨啊👇 https://keyu-tian-sabotage.github.io
OpenAI正与一家影视制作AI视频初创公司洽谈，拟向其开放已关停的Sora模型使用权并针对影视制作深度定制，若达成协议，OpenAI将获得该公司部分股权。
传统多模态检索，往往要维护多套embedding模型。文本用一套 embedding，图片用一套视觉模型，音频再单独接一条链路。
任务很简单：把一个加热后的杯子放进柜子。一个智能体先把杯子放进微波炉，再放进柜子，随后陷入反复查看柜子的循环。这个无效行为重复了 36 次，直到耗尽行动预算，任务仍然没有完成。
让Agent写周报、分析方案，已经是许多人的日常。但每次开始，用户还得翻找资料、交代背景，智能体也要经过查找、阅读、整理等多个步骤，才能真正开始任务。换个任务，这套流程又得重来。反复处理这些已有资料，既费时间，也增加token消耗。资料越多、步骤越长，还越容易遗漏信息或出现偏差，影响任务完成的准确率。
近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
把杯子放进微波炉里，这一人类几乎不用思考的日常动作，机器人却可能在杯子放不稳、夹爪碰到门框这样的细节上频频出错。
在科技巨头的牌桌上，从来没有哪一次下注，像这次这般疯狂。
10 月 12 日下午，“工业具身・智造无界”2026 工业具身智能产业创新高峰论坛于国家会展中心顺利举行。
