Sharpa在IROS发布人形机器人D01、灵巧手W02与外骨骼数据手套AE01
Sharpa在IROS发布首款全自研通用人形机器人D01、新一代灵巧手W02和外骨骼触感数据手套AE01。D01电子皮肤覆盖全身、触觉覆盖上半身,触觉采样率100Hz,力感知范围0.1—20N;W02主动自由度从W01的22个减到21个,整手尺寸缩小约30%,指尖力感知范围5mN—30N。
Sharpa在IROS发布首款全自研通用人形机器人D01、新一代灵巧手W02和外骨骼触感数据手套AE01。D01电子皮肤覆盖全身、触觉覆盖上半身,触觉采样率100Hz,力感知范围0.1—20N;W02主动自由度从W01的22个减到21个,整手尺寸缩小约30%,指尖力感知范围5mN—30N。
Simon Willison 发布 ttok 1.0,将默认 tokenizer 从 GPT-4 切换为 GPT-5/GPT-6。
Anthropic 为 Claude 推出两项 beta 功能:Dashboards 可连接 BigQuery、Databricks、Snowflake、Salesforce 等数据源。
Ben Affleck 本周因多段采访视频走红,他在采访中讲解机器学习、神经网络、Transformer、张量和 GPU 推理等概念,并称自己会写 Python。他透露曾走访 OpenAI,并创办公司自建数据集,用开源模型解冻权重、只训练最后一层电影化层来微调视频模型,该技术已用于其电影《Animals》后期制作。
数学界部分人士呼吁抵制 OpenAI,起因是 OpenAI 一次性放出 700 多个文件,声称内部模型一个月内解决了 100 多个未解数学问题。菲尔兹奖得主 Terence Tao 在博客转发相关声明并提出 Math 2.0 时代,认为解题不应再是该学科的主要衡量标准;Scott Aaronson 则称这一局面为 Mathocalypse。
推荐理由:数学界对 OpenAI 批量放出 AI 证明的抵制与 Tao 的 Math 2.0 判断,呈现 AI 冲击基础学科的一种具体路径。
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在播客中提出“合成超级智能”(synthesis superintelligence),主张 AI 科学发现不能只靠更多互联网数据训练,而要让模型在真实物理实验中学习。
Amazon SageMaker HyperPod 发布多租户参考架构,让多个团队共享同一套 EKS GPU 集群。
Manus母公司蝴蝶效应近日完成超5亿美元新一轮融资,由博裕投资、IDG资本领投,腾讯、红杉中国、真格基金继续加持,同时Manus正重新组建团队开发面向中国市场的AI Agent产品。
UniPat AI 发布 PaperBenchX,这是面向多学科端到端论文结果复现的 Benchmark,从 93 篇论文构建 93 个复现任务,覆盖电磁、光子、化学、材料、生物、机器人等 12 个研究方向和 10 种领域原生科学环境,含 3168 条专家校验评分项。
吉利汽车集团发布新一代AI补能技术“吉利智充”,首次实现单枪峰值充电功率2.2兆瓦,最高充电温度始终保持在65℃以内,电池循环寿命提升20%以上。该技术依托吉利与阶跃星辰联合开发的星睿PowerMind能源大脑,并同步推出神盾金砖电池超短刀系列与吉利银河E5。吉利计划到2027年底建成超2.2万座充电站、超10万把充电枪,率先实现全国“县县通”。
扎克伯格与 Priscilla Chan 支持的非营利机构 Biohub 正协调一项 18 亿美元的计划,目标是训练能预测细胞行为的 AI 模型,以加速药物研发。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量级智能体强化学习框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的同一 agent harness 直接参与训练,无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由:微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,给出真实 harness 参与 RL 训练的思路与 3500 行代码实现,可迁移到自有智能体训练流程。
Healthleap 完成 3800 万美元种子轮和 A 轮融资,其中 800 万美元种子轮由 Sequoia Capital 和 First Round Capital 联合领投,3000 万美元 A 轮由 Hummingbird Ventures 领投。
OpenAI 从一个未公开的内部前沿模型发布了一批数学成果,公开在 GitHub 仓库中,包含 722 篇手稿、分为 372 个相关结果族,来自约 4000 道研究问题的评测,平均每个结果约用 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力。
推荐理由:OpenAI 内部模型一次产出 722 篇数学手稿,读者可据此了解 AI 做数学的规模、算力成本与外界质疑。
OpenAI公开722篇数学手稿,归为372组结果,出自一个尚未发布的内部模型,论文、源码和部分Lean证明已上传GitHub,平均每项结果算力约相当于ChatGPT Pro思考3小时。
推荐理由:OpenAI一次性公开722篇数学手稿,并附上顾问组与数学界的质疑,读者可据此观察AI产出速度与人类核验能力之间的落差。
Mirror Particle 正在从零构建一个模拟人类行为及其变化原因的世界模型,认为依赖 LLM 角色扮演预测人群行为的方式根本行不通。该模型结合客户数据、时事、流行文化、社交媒体等,追踪“显性行为”与动机随时间的变化,并给出预测背后的原因。公司已完成天使轮、接近完成首轮机构融资,并将参加 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 200。
法国 AI 实验室 Mistral AI 于周二发布 Mistral Large 4(ML4),这是一个 1 万亿参数的大规模多模态模型,绰号 Le Chonk,目前仅通过公开的 guardrail 端点访问,计划在安全测试完成后三周内开放权重。
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果,并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。
PhAI Labs 联合斯坦福、牛津、普林斯顿的研究者提出 JEPA-Anything,把标准 JEPA 的单一预测拆成四个正交因子、各由独立预测模块处理,再重组为完整世界状态,从而覆盖物理、机器人、天气、单细胞与临床等七个领域。
据 Bloomberg 报道,DeepSeek 即将完成至少 120 亿美元的新一轮融资,宁德时代和腾讯出资份额最大,最初目标约 75 亿美元、估值约 750 亿美元,最终总额可能接近 150 亿美元。
推荐理由:DeepSeek 融资规模与投资方阵容的变化,以及 2027 年 IPO 计划,可帮助读者判断其资金与算力布局走向。
Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,Apache 2.0 全量权重预计本月放出。
推荐理由:Reflection 从隐身状态交出首个开源权重模型,读者可对照其训练规模与同期中美开源模型的位次。
MIT Technology Review 基于对 300 名数据与 AI 高管的调研发现,企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境,知识、上下文与数据系统遗留问题是主要失败点。
Aleph Alpha 发布 Kolibri,这是一个德语和英语语言模型,参数规模 780 亿,通过混合专家架构每个 token 约激活 30 亿参数。公司称 Kolibri 在两种语言的质量与运行成本上处于帕累托前沿,德语基准得分 71%,解码速度快于 GPT OSS A5B、Qwen 3.6 A3B 和 Gemma 4 A4B 等同类模型。
MIT 一份 2026 年 6 月发布的报告指出,AI 正在削弱大学体验的核心环节:参加答疑时间的学生变少、线上讨论参与度下降、宿舍与图书馆的学习小组减少,教师也越来越难判断学生真正学到了什么。
Hinton、Bengio、Andrew Barto、Jakub Pachocki等22位作者发表论文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?
Google 研究者提出 RRSI(Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses),通过随时间收缩的编辑预算和严格 critic 约束智能体对 harness 的自我改写,避免其记住测试任务。
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model,称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
Aleph Alpha 开发基准测试,用 967 个敏感话题测试阿里千问(Qwen)、DeepSeek 和月之暗面(Kimi)的模型,其自有 AI 评分系统仅将 17% 至 41% 的回答评为平衡,其余为复述官方立场、回避或拒答。
Napster 联合创始人 Sean Parker 表示正把 Stability AI 重塑为面向音乐专业人士的 AI 工具厂商。两年前他参与了对这家图像生成初创公司 8000 万美元的救助,如今与出任 CEO 的 Prem Akkaraju 一起推进新方向。
Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 讲述公司向 AI-native 转型的做法:目前 60% 的代码由 AI 编写,工程师 PR 吞吐量提升约 1.6 倍,约一半客服工单由 AI 独立解决。
丘成桐参与的最新论文在致谢中感谢GPT 6 Astra和Claude Pro在部分证明策略探索和计算中提供的帮助,论文宣称证明七维空间28种球面每一种都能配上截面曲率严格为正的度量,补上了从非负到正的这一步。
arXiv 自 2026 年 10 月 1 日起实施新规,每位提交者每个自然月最多提交 2 篇论文,所有分类共用额度,被拒稿也照常消耗次数。arXiv 表示 2026 年 9 月单月投稿量达 40363 篇,其中 cs.AI 分类从 2024 年到 2026 年增长超过 6 倍,官方点名 thin papers、salami papers 及高度依赖 AI 写作的论文增多。
Google 的轨道计算卫星原型随 SpaceX 火箭从加州升空,这是其首次把自研芯片送入太空,卫星由 Planet Labs 建造,将验证 TPU 能否在太空运行。
卡内基梅隆、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发的 AI 系统 Ataraxos 在 Stratego 上以 15 胜 1 负 4 平击败被认为是史上最强的 Stratego 选手 Pim Niemeijer。
何恺明团队提出NAT-ARC,把ImageNet上的MAE预训练encoder迁移到ARC格子推理,单模型在ARC-1上取得63.4% pass@2,集成后达70.2%。
Google 正式发布 Gemini 4 Argon,目前仅通过 Fairwind 计划向少量网络安全合作伙伴开放,官方称后续先向付费 API 用户和 Google AI Ultra 订阅者开放。
推荐理由:官方跑分与第三方盲评显示 Gemini 4 在知识与写作上领先、编程与终端偏弱,可据此判断其能力取舍。
Reddit 宣布将于 11 月 13 日停止支持 RSS 订阅,并在 2027 年 3 月前关闭公共 API 访问,理由是 RSS 已成为大规模抓取和自动化滥用渠道。
微软研究院实习生开发了一套端到端机器学习流水线,结合太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报、地质电导率和电网数据,为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
Google DeepMind 发布 SynthID Bio,将水印技术引入合成生物学,把不可感知的签名直接嵌入生物代码,使水印不仅能在数字模型上验证,也能在合成出的实体蛋白质上验证,同时保持其生物功能。
推荐理由:SynthID 水印从图像扩展到合成生物,读者可了解 AI 生成蛋白质的可验证溯源思路与落地边界。
DeepSeek 在知乎独家发布技术长文,首次系统阐释支撑 DeepSeek-V4 全部训练、评测与数据预处理流程的沙盒基础设施 DSec(DeepSeek Elastic Compute),相关技术报告已公开至 arXiv,由 DeepSeek 联合清华大学发布,作者团队超过 130 人,梁文锋位列其中。