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FounderPark 独家获悉，AI 潮玩品牌珞博智能（Robopoet）宣布于 2026 年初完成亿元级 Pre-A 轮融资。本轮融资新增华映资本、广和通、涂鸦智能三大新股东，同时老股东红杉中国、
Fable 5重新上线，Arena.ai的Gostev在一段视频中甩出63个3D世界，几乎都是一次成型。看了视频，就连刚加盟Anthropic预训练团队的Karpathy，也直呼没想到。
UC Berkeley团队提出的端到端流程旨在解决该问题，研究团队跑通了首条能够从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹的完整链路：先从真实场景中的单目RGB视频中重建4D手-物交互过程，再将这些交互轨迹重定向到拥有22个自由度的Sharpa Wave灵巧手上。
知识第一次，能像代码一样利滚利。前OpenA 创始团队成员、特斯拉前 AI 高级总监 Andrej Karpathy，提出一个狠招：别再用 RAG 检索你的知识库，让大模型把它「编译」成一座持续生长的活 Wiki。两个多月，他在GitHub屠出 5000+ star。
来自 Sharpa、清华大学、UC Berkeley、上海交通大学、ETH Zurich 等机构的研究者提出了首个通用触觉基础策略 FTP-1。它基于约 3,000 小时、来自 26 个数据来源和 21 种触觉传感器的数据进行预训练
我们来看下这个号称是「Andrej Karpathy 实际使用的 CLAUDE.md 文件」究竟讲了啥？链接：https://drive.google.com/file/d/1mtJKbu-QRk62WTWkyc0M0pGXbKzisA5W/view
Harsh Mehta 在 Anthropic 的时候，启动了一个后来被称为 autoresearch 的内部平台（不是 Karpathy 那个）。最初这个项目只有他一个人，功能是让 AI 自主完成 AI 研发中的一系列流程环节：提出实验假设、编写代码、调度算力、评估结果，再决定下一步做什么。
AI大神Karpathy重注！一家叫Engram公司出山，13个人团队，要让AI永久记住你。
当大模型公司还在竞争更长的上下文窗口、更强的推理能力和更复杂的 Agent 工作流时，一家名为 Engram 的新公司选择押注另一个问题：AI 能不能像人一样，持续从每天接触到的资料、对话和经验中学习？
把 VoiceVault 的转录引擎从 Whisper 迁移到 FunASR（sherpa-onnx），中文识别速度提升 3x，不再需要 500MB 的模型文件。但"切个后端"这件听起来很简单的事，让我在 GitHub Release 的 404、Tauri 白屏、trait object 生命周期和 CSP 策略里翻滚了一整天。