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普林斯顿大学、得克萨斯大学奥斯汀分校、多伦多大学、NVIDIA和智元研究人员提出WorldOracle，并于10月16日开放评测平台；七种模型的真实执行对照显示，其机械臂轨迹较准但物体运动易偏离，长序列预测表现也会明显退化。
OpenAI前研究员Nick Cammarata与Goodfire团队发布研究称，一个320亿参数语言模型中约90%的神经元各有可解释的主要任务，表明追踪和干预神经元或能揭示AI内部规律，但该判断仍待更多检验。
好家伙，连波士顿动力的前高管，都被一台中国机器人硬控了。
亏贼！OpenAI的纳维-斯托克斯方程连续剧，居然又又又反转了。。。
AI热潮中的万亿美元之问是：企业在这项技术上的投入能否获得回报。然而，衡量这种回报往往存在不确定性，令人困惑，或者并不完整。因为，AI需要一段时间才能带来可以体现在公司利润表上的ROI。
他用了16天，把《小王子》做成了一款能玩的3D剧情游戏。
这是 AI 领域最重要的成果之一。
过去几年，“基础模型” 已经彻底改变了自然语言处理和计算机视觉。一个很自然的问题随之出现： 物理世界是否也能拥有类似的基础模型？
近日，Anthropic高管Jack Clark抛出了一个重磅炸弹。
从视觉观察到策略生成，再到物理执行与完成判断，CodeActionBench 在统一条件下评测通用多模态 Agent 的机器人操作能力。在双臂仿真评测中，GPT-6 Astra (Codex CLI) 的尝试成功率达到 73.3%，Claude Opus 5 在 Reference harness 和 Claude Code 下分别取得 49.3% 和 45.3%。