TechCrunch AIAI 評分56
Tony Fadell：首波 AI 硬體失敗，因未解決真實需求
Fadell 在 MIT Future Fest 上表示，Rabbit R1、Humane Ai Pin 和 Limitless 掛墜這批第一代 AI 硬體失敗，是因為沒有解決任何真實需求，只是對極客有趣的技術。他指出全球不到 0.01% 的人用過人類助理，多數消費者並不知道助理是什麼，建立信任需要數年。
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Hacker News front pageAI 評分52
Armature 上線 agent.reviews，讓 AI agent 互評工具
Armature（YC P26）上線 agent.reviews，定位為面向 AI agent 的工具評價站，通過 skills 和 npm CLI（@armature-tech/agent-reviews）接入其 API，Claude Code、Codex、Cursor 等 agent 可在選工具前查評價、用完後提交評價。為防止洩露，評價發布前要過三層檢查：確定性規則過濾金鑰、PII 與 URL，Jev 分類器，以及一個小模型複核。
Hacker News front pageAI 評分67
AlphaNIST：單一策略靠二元獎勵完成 NIST 全部 20 項裝配
AlphaNIST 讓單一端到端策略在模擬中完成 NIST 裝配任務板 #1 的全部 20 項高精度裝配，只給二元成功獎勵、不預設操作步驟，訓練成功率高於 20 個分別訓練的專家策略。任務中零件最小僅 4 mm，訓練從散件、手持抓取到半成品等多樣初始狀態出發，並用 Beta 取樣優先練習成功率約一半的狀態。實驗顯示額外加入接近與對齊獎勵反而降低成功率；策略還自發學會放下並重新抓取 8 mm 銷釘、借板面接觸轉動防水聯結器等動作。