依意思最接近的 6 筆
Blueprints AI 在 TechCrunch Disrupt 上發布第二代軟體：輸入專案描述或草圖，即可一次性生成建築、結構、機電、給排水與室內設計的全套藍圖，本週公開上線。二代支援直接修改設計，一處改動自動同步整個專案並對照當地建築規範校驗；一代僅輸出施工檔案，訂閱價每月 3200 至 8500 美元。模型基於該公司八年獲批圖紙訓練，出圖仍需持證建築師稽核蓋章，加入結構分析與配電盤設計的三代版本已在開發中。
純 Rust 編寫的開源引數化 3D CAD SolidCraft 發布，內建 MCP 伺服器，可讓 AI agent 直接驅動建模，同時支援桌面端與瀏覽器執行。它提供草圖約束求解、拉伸/旋轉/掃掠/放樣、裝配、鈑金與引數化特徵時間線，修改尺寸後模型自動重建，並可匯出 STEP 與 IGES。已提供 Windows、macOS、Linux（AppImage、deb、rpm、Flatpak、Snap）及 ARM64 與網頁版下載，安裝包尚未簽名。
清華大學 THUNLP 實驗室聯合面壁智慧、OpenBMB 等團隊開源智慧體作業系統 PilotDeck 2.0，用 WorkSpace 工作艙隔離各專案的檔案、記憶與任務，記憶白盒化可檢視、修改、刪除，並支援後臺常駐執行長任務。其 Smart Routing 按任務難度分發模型：實測主 Sonnet 4.6 加子 MiniMax-M2.7 得 70.6 分、成本 3.15 美元，單體 Sonnet 4.6 為 69.1 分、18.36 美元，約省六分之五。
OpenAI 推出 BioBasicsBench，一個包含 100 項任務的基準，用來衡量 AI 智慧體解讀原始實驗資料、處理日常溼實驗科學工作的能力。該基準關注的是實驗室裡日常操作層面的任務，而不是單一的結果性問答。
SLDBench v2 把「做哪些實驗」也交給 AI，8 個前沿模型需要自主選擇實驗後，成績全部下滑，預測誤差擴大到原來的 1.5 至 4.7 倍。該基準把 30 個任務的真實訓練記錄做成一份標價目錄，AI 按當年實際消耗的算力付費購買結果，再據此預測從未見過的更大規模實驗。表現最好的 Claude Opus 5.5 只花全量成本中位數 4.01%，R² 中位數 0.570，仍超過經典冪律公式用全部資料擬合的 0.455。
OpenAI 與酶設計生物技術公司 Ligo 合作推出 BioBasicsBench，用 100 個來自真實實驗的任務衡量 AI agent 能否完成溼實驗室的常規資料分析。任務考察 agent 解讀原始實驗資料、識別錯誤，以及判斷證據是否足以支援結論。OpenAI 表示該基準能指出模型需要改進的地方，並追蹤這些進步對科研進展、生物安全與生物安保的意義。