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Rivet 發布開源、可自託管的 agent 編排器，用基於 S3 的輕量 actor 取代每個 agent 一個沙箱。每個 actor 提供常駐程序、記憶體狀態、WebSocket 服務、由 S3 支撐的 SQLite 持久化和空閒休眠，基線僅 72 KB，而最小沙箱為 512 MB；啟動延遲 4.9 ms p99，沙箱為 1.7 s p99。資料存 S3 比 EBS gp3 便宜 10 倍，持久寫入 1.07 ms p99；
一個 26k–131k 引數的微型世界模型在 Raspberry Pi Pico 2 W 上執行 Breakout、Doom-lite、Flappy Bird、Pong 和 Pac-Man lite 五個小遊戲。它由兩個網路組成：int8 量化的迴圈 Transformer 世界模型根據當前幀和動作預測下一幀與獎勵，9k–16k 引數的 MLP actor 只根據生成幀選動作，兩者都跑在 RP2350 的 core 1 上。
Physical Intelligence 上線 Pi API beta，把 π0、π0.5 等機器人基礎模型開放給開發者微調與託管推理。開發者上傳資料後，在官方管理的算力上啟動微調，再通過託管閘道器在自家機器人上跑推理，並用評估資料決定下一輪採集。早期合作方 Actor 的自主輪式裝載機已在無操作員的真實商業場景中裝卸物料，Almond 的雙臂機器人 Axol 用團隊迭代四天得到的模型為自身零件去毛刺。多數應用走雲端推理，部分遇到網路連線問題，beta 報名已開放。