J-Space以认知神经科学的全局工作空间理论为解释框架，将语言模型的推理活动类比于人类意识层面的信息处理，在方法论和认识论层面都构成了重要推进，也为AI安全提供了全新的监控维度。

1、BOB足球 Skild AI 在长程、不间断、不遥操的真实家庭任务上，目前全球只有逐际动力和 Figure 做出了可信度高的完整演示——Figure 有厨房整理、房间整理、客厅整理等一系列家庭场景 Demo，逐际动力有这次的一镜到底的客厅整理。

论文指出，目前同行评审实际上包含两个过程：一是审稿人阅读论文并形成定性判断；二是将这些判断压缩为一个最终分数。BOB足球系统自动识别短板，定向采集薄弱数据，经专家策略与规则纠偏后迭代训练。

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在欧洲街头走一走会发现，除了在法国有一定渗透率，在德国、英国，纯电动车依然是「稀罕物」，内燃机轰鸣仍是主流。

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即使是 Claude 等强通用模型，在「绕原子旋转」等任务上也表现较差。

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没有ΔR，所谓持续学习很容易退化成无目标的模型微调。

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打个比方：训练场里练出10分功力，换个环境，ICL只剩1.5分，WAM-TTT还稳稳握着7.6分。

刚刚，钛动科技在 WAIC 上发布了 Navos 2.0，把多智能体产品从网页对话框升级为智能体工作流架构。

以前那种先研究、再动手、边做边自我推翻的劲儿，没了。

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再往上还有ultra，默认拉起四个智能体并行干活。

其网关同时挂着大模型内核、技能加载器、插件加载器、记忆、工具执行器和配置六个部件，每个部件都带着各自的安全隐患。

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但算力控制堪称恐怖——总输出只有23万token，三个满分里最省。

它的关键动作，不是把那条价值链再讲一遍，而是把尺子变成了产线。

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紧接着一句承诺：所有此前上传到SpaceXAI的用户数据，完全且彻底删除。

」 腾讯Robotics X实验室主任张正友给出了更宏观的判断：「整个行业还在起步阶段，远未收敛。

我一生都在研究AGI，因为我始终深信：只要负责任地构建与部署，它将被证明是人类有史以来最有益、最具变革性的技术之一。

9、救命，这只酱板鸭已经在我手机复仇了一万遍

按传统分工，市场调研、素材制作、广告投放、达人 BD 至少需要五六个人，仅人力成本每月就要 8 到 10 万元，三个月烧完预算还不一定能验证出结果。

编辑：大卫 Aeneas新智元报道 21,575。

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剩下20%的深度问题，则会再转交对应的垂类智能体。

在Reddit的工程讨论里，有人把必须的闸门总结成三条，写循环之前就得先设计好。

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」 这条视频，128万播放。

2、刚刚

过去一年，这个领域最热闹的是视频生成，比谁的画面更逼真、更长、更一致。

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接上MCP之后，Claude不再只会回答问题，而是能查数据库、读邮件、建任务、调企业系统的API。腾讯阿里字节三巨头暗战OpenClaw：桌面龙虾大战，抢占你的电脑？在此基础上，首次提出面向具身追踪的DAgger策略：模型先在大规模通用场景上预训练，再持续部署至仿真与真实环境中交互，主动暴露长尾薄弱场景。

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田然在发布会上说了一个很关键的定义：助理不是参谋，不是只给你出主意的人，要把事情推进到最后。

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最讲究的是动作衔接。

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这意味着，人类即将迎来一个100倍速的震荡时代。

面对训练和推理环境不同，造成的长程任务执行过程中的误差累积问题，ABot-M0.5通过ABot体系激活了「数据回流」机制进行了解决。

他也只能自我安慰可能自己没有开启高性能模型「high thinking」。

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工业区更热闹：两台人形机器人在「搭班干活」——一台搬运料筐，另一台从筐里抓取工件精准放到指定位置。

常年在加沙工作的人道机构，压根没听说过它。

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美国队以4金1银1铜、团队总分207，获得亚军；俄罗斯以4金2银、团队总分196，获得季军。

参考资料： https://x.com/jenny_wen/status/2076679443754475919?s=20 https://jennywen.ca/ 编辑：桃子新智元报道 【新智元导读】人类迈入全新科学时代！卡半年的弦论笔记被Claude Fable 5一晚破解，AI甚至主动写代码验证自己的预测，AI怀疑论或彻底破产。

写提示词的时代不会一夜消失，但它的光环正移向循环。

李述昊用一句话概括升级的核心： 原来要登录一堆 SaaS 后台，再开个智能体工具聊天问问。