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灵巧手从 demo 走向真实应用，关键不只是 “会不会动”，而是能否在 noisy depth、稀疏触觉、外力扰动和未见物体下稳定泛化。现有 in-hand manipulation 往往依赖固定物体、定初始位姿或理想传感器。而一旦遇到真实深度噪声、形状变化和接触状态不可见，这些策略就容易退化成近乎开环的 “手指套路”。
刚刚，Anthropic首次自曝绝密底牌：3万个AI正在研发下一代自己，正在疯狂自我进化。
智谱首席科学家唐杰发布 GLM-5.3-Flash 推理系统优化成果，模型仅用两周在超 10 万颗国产 AI 加速器集群上完成生产部署，端到端吞吐提升 3.2 倍，并由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 参与瓶颈分析与代码修改，标志着智谱首个 RSI（递归自我改进）早期形态的落地。
谷歌，可能已经破解了RSI！
9 月 3 日，OpenAI 正式发布 GPT-6 Astra。在 ARC-AGI-3（一个考验 AI 能否在陌生环境中自主探索、理解规则并规划行动的 Benchmark），Astra 拿下 99.9%，并在 96% 的关卡中达到或超过人类的行动效率基准。
RSI，彻底火了。
AI要学会自己改进自己，谷歌打算先让它做个“梦”。
当 AI Agent 开始连续数小时替人工作，真正有价值的就不只是最终成果，还有藏在会话（Session）里的整个过程：它做过什么、哪里失败、为何改变方向。
要论造词和包装概念，AI 圈要是自认第二，恐怕就没人敢称第一。
AI Simulation赛道持续升温，Simile估值达20亿美元、由00后创办的Aaru估值近10亿美元、MatrAIx构建83亿虚拟人格，企业通过让AI Agent模拟人类行为来测试产品和预测尚未发生的未来，但这门生意仍面临验证标准、预测精度和规模化等核心难题。