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刚刚，Anthropic 发布论文《Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations》，试图用一套 自然语言自动编码器（Natural Language Autoencoders，下文简称 NLA）， 撬开这个黑箱。
Assort Health 是一家值得被认真拆解的初创公司。成立仅两年多，累计融资1.015亿美元，拿着300万美元的ARR（年度经常性收入），却获得了7.5亿美元的估值。Assort 最近推出主动式互动引擎 Activate，从被动接听到主动做患者唤醒和慢病管理，这已经是在为真正面向用户的智能体做铺垫了。
和AI聊天，经常会出现一些很荒唐的事儿。这次的主角是豆包。 最近，我在跟豆包聊AI Agent的时候，随口问了一句：李沐（前亚马逊首席科学家）有没有讲过Proactive Agent的视频？ 豆包秒
世界模型黑马横空出世！就在刚刚，生数科技的MotuBrain零宣发登顶双榜，直接打通「看懂世界+执行行动」，而且不同的是，他们把World Action Model适配多个头部机器人本体，完成多个长程任务，这是国产AI的硬核突围！从此，具身智能彻底迈入新纪元。
当前具身智能的VLA（Vision-Language-Action）赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭：不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议，导致方法难以横向对比，复现成本极高。
从OpenClaw刷屏开始，人人都能拥有专属的AI“个人助理”仿佛不再是科幻电影里的未来。在这场通往新世界的拥挤赛跑中，一家聚焦海外市场的初创公司Boxy刚刚获得红杉中国种子基金投资的数百万元美元融资。
您在使用LLM时，如果遇到它胡说八道或者彻底偏题，第一反应是什么？大概率是直接关掉窗口，新开一个对话，懒得跟机器废话。但您可能不知道，这个看似再正常不过的习惯，正在给下一代大语言模型的训练库疯狂“投毒”。
本文综合北京大学王选计算机研究所发布的 ProactiveVideoQA 和 MMDuet2 两篇论文，介绍视频多模态大模型如何实现 “主动交互”—— 在视频播放过程中自主决定何时发起回复，而非等待用户提问。ProactiveVideoQA 提出评估指标和 benchmark，MMDuet2 则通过强化学习训练方法实现了 SOTA 性能，无需精确的回复时间标注即可训练出及时、准确的主动交互模型。
我们用 Codex 改变了维护 OpenAI Agents SDK[1] 仓库的方式。仓库本地的技能（skills）、AGENTS.md 文件和 GitHub Actions，让我们把反复出现的工程工作——验证、发布准备、示例集成测试、PR 审查，变成了可重复执行的工作流。
活体蟑螂变身「赛博侦察兵」！德国公司利用神经接口和 AI 背包，将电子系统与昆虫躯体暴力缝合。它们能潜入无人机进不去的复杂绝境，更试图以生物繁殖代替工业制造，科技与军事的边界正被恐怖打破。