刚刚，Karpathy称全球只有5000人，真正接触过最前沿AI
Karpathy 用四层漏斗（60 亿人没碰过 LLM / 10–20 亿只用免费版 / 2000 万专业用户 / 5000 人有实验室内部访问权）说明：同一个 AI 在不同人眼里的样子完全不同，而决定差距的三个因子是问题规模、能力锯齿状（集中在数字化可验证且赚钱的领域）和访问权限。
机器之心
从记忆到自进化：Agent 走向 RSI 的关键一步
MemoraX 提出：RSI 真正卡住的地方不是模型会不会干活，而是上一次的经验能不能变成下一次的起点——于是把记忆拆成「写入（可学习的策略）/ 迁移（内容与访问结构解耦）/ 反馈优化（记忆贡献归因）」三段，用 Agentic RL 训练一个专用记忆模型，在长程 Coding、金融分析、IMO…
Anthropic接受OpenAI标准，智能体从此共用一份AGENTS.md
Claude Code 从 2.1.277 版本开始支持 AGENTS.md：如果项目目录里没有 CLAUDE.md，就沿目录树查找并使用 AGENTS.md，可在 `/config` 里切换行为；能力建在 Claude Code 的 mods 机制上，Anthropic 把 agents-m…
Hinton 预言十年后，阿里通用医疗影像 AI 登 Science 正刊
阿里达摩院联合浙大一院等的 DAMO RADAR（Rapid Abdominal Diagnosis with AI and Radiology）登上 Science 正刊并开源：面向腹部增强 CT，在 18 个解剖结构、146 种影像学表现上，内部真实世界队列 39,160 次检查的平均 A…
从GitHub爆火到ECCV Oral，全球开发者把LingBot-Map玩出新高度
蚂蚁灵波开源的流式 3D 重建基础模型 LingBot-Map（论文《Geometric Context Transformer for Streaming 3D Reconstruction》入选 ECCV 2026 Oral）用 Geometric Context Attention 把流…
世界模型到底是什么？李飞飞、朱军等如何解读？
机器之心借朱军团队《General World Models from First-Principles》梳理世界模型这个最没有共识的词：三家的分类法（World Labs 渲染器/模拟器/规划器、LeCun 的潜空间可预测结构、朱军的理解-想象-行动闭环 + L1 生成世界→L5 世界组织者…
机器人基础模型的「协作时代」来了！芝诺机器人发布全球首个协作具身智能基础模型
芝诺机器人（Zeno AI）发布 3B 参数、30Hz 本地闭环的 Zeno-1，让每台机器人各自跑同一份策略副本、不通信不调度，靠「闭环伙伴交互（CPI）」在真实物理环境里互为训练伙伴自学协作——协作行为不是模仿人类演示得来的，是从共享物理世界的闭环里涌现出来的。
拒绝视频生成，深度跃迁提出具身基座模型全新路线
用 DINO-v3 编码的未来观测 latent 作训练期联合目标、推理时整支移除，640 次真机实验成功率 62.5%（最强基线 30%，2.1×）
刚刚，Anthropic发布物理MCP：Claude开始接管真实世界
Anthropic 推出硬件版 MCP——Model Hardware Standard（MHS），用标准化驱动把显微镜、机械臂、液体处理器等物理设备统一成「读/写」这类基本命令，让 Agent 能发现、理解并安全操控真实设备，把实验室硬件集成周期从数周压缩到数小时甚至数分钟。