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機器之心AI 評分59

啟元推出 PrimeSim 機器人世界模型,登頂 LIBERO 綜合榜

啟元發布面向機器人訓練的世界模型模擬器 PrimeSim,登頂 WorldSimProbe 的 LIBERO 綜合榜,並在五項測試中拿下三項第一。PrimeSim 為機器人建置可互動、可試錯、可持續學習的虛擬世界,用於開展策略驗證與強化學習,目標是縮小模擬與現實的差距、降低對昂貴真機試錯的依賴。評測結果顯示,在其中做強化學習可將策略成功率從 61.7% 提升至 73.2%。

Hacker News front page● 精選AI 評分81

Prime Agent 用 Rust 重寫上線,2000 個 agent 自主完成

Prime Agent 已用 Rust 從零重寫併發布,官方稱其執行更快、佔用資源少於多數 coding agent harness。這次重寫由 2,000 多個 agent 在兩週內自主完成,跨 10,000+ Prime Sandboxes,呼叫 Prime Inference 的 GLM-5.3 端點消耗超 2,000 億 token。自 8 月上線以來 Prime Agent 下載量超 30 萬次、處理超 8 萬億 token;

Hacker News front pageAI 評分51

Simantic 推出韌體模擬層,讓 AI agent 無硬體測試韌體

YC F26 的 Simantic 發布韌體模擬層,讓 AI agent 與工程師不必拿到硬體就能測試和驗證韌體。它提供可單次 API 呼叫即執行的虛擬開發板、以模擬結果為證據的韌體 AI 程式碼審查,以及每次提交都針對模擬微控制器驗證韌體的 CI/CD 流水線。團隊來自 Neuralink 與 Tesla,早期 MVP 封裝 Renode,因受制於其開發速度、Dotnet 效能與功能臃腫而改為自研引擎。

NVIDIA blogAI 評分32

NVIDIA 展示用 GPT-6 Astra 等前沿模型搭建 Omniverse 模擬應用

NVIDIA 展示開發者用 GPT-6 Astra 等前沿模型配合 Omniverse 庫,以自然語言指令搭建模擬應用。案例包括從全景照片與點雲重建可編輯的廠房模型、針對燃氣輪機與發電機的 what-if 分析應用(含 6 項測試流程),以及藉助 GTC Berlin 發布的 SimReady Central Library(2000 多個模擬就緒 USD 資產)組裝場景。

機器之心AI 評分64

清華團隊 PrismWAM 登頂 RoboTwin 2.0,未用動作資料預訓練

清華大學李一鳴團隊發布世界動作模型 PrismWAM,在雙臂操作基準 RoboTwin 2.0 上以平均成功率 83.67% 位列官方榜首,且未做額外的動作資料預訓練。該模型把語義上下文與物理狀態解耦,動作生成只讀取深度物理表徵,在 Clean-to-Random 高難度遷移評測中成功率達 75.5%。

The Verge AIAI 評分43

伊利諾州長談 AI:可助人活到 100 歲,也像核武般危險

伊利諾州長 JB Pritzker 在 Decoder 訪談中稱,AI 既可能幫助人類活到 100 歲,也可能像核武器一樣構成威脅。他把資料中心和隱私視為兩黨反彈的焦點,並認為反壟斷同屬這一範圍,主張政府更積極保護民眾、而非一味配合企業。訪談也談及中期選舉前的政治重組,以及政府與大型企業應如何互動。

機器之心● 精選AI 評分84

Anthropic 研究:AI 可在廉價電視盒子上自主複製傳播

Anthropic 前沿紅隊發布研究,測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B,總價約 825 美元,生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點,但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠;

Hacker News front pageAI 評分62

Plimsoll:自託管沙箱執行 AI 生成程式碼,並標註隔離等級

Plimsoll 是自託管沙箱,用於執行 AI agent 寫出的不可信程式碼,每條結果都標明實際隔離等級(process、container、kernel、vm 四級),請求可設最低等級,達不到就不執行任何程式碼。它還能對 agent 程式碼出題:映象內建 trial runner 用程式讀不到的場景測試,並返回請求與結果的 SHA-256 雜湊,由沙箱外的 plimsoll-attest 簽名、重放。

量子位AI 評分50

範式智慧聯合睿思智聯開源生產級 AI 部署平台模域 ModelSphere

10 月 16 日,範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域(ModelSphere),面向企業免費開源,以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程,可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片,無需為不同晶片重寫底層程式碼。

Hacker News front pageAI 評分50

開源基準 Parsimony 按語法單元統計 AI 新增程式碼量

Parsimony 是一個開源基準,用來衡量 AI 模型在改程式碼時到底新增了多少程式碼。它複用 DeepSWE、SWE-bench Verified 與 SWE-bench Live 已公開的補丁,統計語句、呼叫、命名、字面量等「編碼單元」而非程式碼行數,並減去被刪除的程式碼,只算淨增量。GPT-6 與 Claude 5.5 尚無公開補丁,作者在自己的訂閱上跑了 3–10 個任務,結果以淺色圓圈顯示、不參與排名。作者也歡迎提交新模型的公開補丁匯出。

Latent Space● 精選AI 評分69

Periodic Labs 訪談:用物理實驗訓練 AI 科學家,加速材料發現

Periodic Labs 聯合創始人 Liam Fedus 與 Ekin Dogus Cubuk 在一檔播客中介紹了其「合成超級智慧」構想:以真實物理實驗作為強化學習環境,訓練能自主發現新材料的 AI 科學家。這家成立一年的公司正搭建自動化實驗室,希望讓每臺儀器擁有「140 IQ」,並用做科學的完整過程而非僅論文結果來訓練模型。他們認為失敗的實驗可能是最有價值的訓練資料,自主實驗可把數十年的試錯壓縮到數月,目標材料涵蓋室溫超導、磁體與電池。

量子位● 精選AI 評分68

Aether AI 公布 CRIS-0:0.2 秒急停、秒級重規劃

因果智慧公司 Aether AI 公布機器人系統 CRIS-0 的官方 Demo,靠提取物理因果變數而非端到端擬合驅動機械臂。在咖啡製作測試中遭遇人為移位與光照突變,系統平均 2 秒內完成重規劃,10 次隨機擾動有 9 次有效恢復;客廳長程整理可連續執行數十步,20 條模糊指令完成 18 次精準抓放,危險變數出現時 0.2 秒急停。

Hacker News front pageAI 評分67

Anthropic 稱自複製 AI 蠕蟲或數月內出現

Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。

TechCrunch AIAI 評分63

Scimplify 融資 2500 萬美元,用 AI 生產關鍵材料

印度初創公司 Scimplify 完成 2500 萬美元全股權融資,由 Hitachi Ventures 領投,據知情人士投後估值 2.5 億美元,累計股權融資 8000 萬美元。資金中約 750 萬美元用於美國擴張,200 萬美元用於繼續開發 AI 平台 Scinode。Scinode 以研究、製造、質控等不同職能的專用 AI agent 協調生產,把特種化學品與關鍵材料從客戶需求到交付壓縮到兩個月,常規需 12 至 18 個月。

Mistral AI news● 精選AI 評分63

Mistral 聯手 NVIDIA 建工程 AI 基準,Large 4 將發布權重

Mistral 與 NVIDIA 宣布合作開發 AI 原生工程工作流:以 Mistral Large 4 配合資料生成與物理建模管線,用 NVIDIA CUDA-X、Warp 加速模擬,並接入 Omniverse 生成 3D 場景與 SimReady 資產。雙方還將發布物理模型的公開基準與開放資料集,併為 CAE、EDA 中的 agentic AI 建立評測,考察工具使用、多步流程與技術正確性,同時記錄耗時與算力成本。

The Verge AIAI 評分47

Capcom 稱正為與 AI 共同開發遊戲的未來做準備

在 Capcom Open Conference RE: 2026 上,程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講,稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時,解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。

TechCrunch AIAI 評分62

微軟總裁 Brad Smith 呼籲 AI 監管,稱英國最適合主導全球規則

微軟總裁 Brad Smith 在 BBC 播客上呼籲儘快制定全球 AI 安全規則,並稱英國比美國和歐盟更適合主導這件事。他希望落地的規則包括:系統被失控 AI agent 攻破須依法通報、AI 產品發布前需經外部評估者批准,以及可暫停或減速的 kill switch。他批評上月白宮與 OpenAI、Anthropic、Nvidia 等簽署的自願性檔案只能約束負責任的公司。