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机器人为什么仍然很难
HN 头版长文：语言模型在跳，本体仍卡在数据、接触、可靠性。给 TwinDEX 当背景读。
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Pai 的 AI 雷达
今天：Claude Fable 5.1（同一底座两套护栏），用投机解码和模型一起共设计。并行还有 怎么提示 Fable /、企业托管设置可选任意默认模型、Copilot 内容排除 GA。
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Google 发布当天插件跟上：gemini-3.8-flash，低/中/高 thinking，修了异步日志。
问 LLM 能否创建并进化自己的 agent harness。
按 TCO 估卡，别按峰值宣传买。
连续多日软件开发，套件还能自我改进。
8 月底 changelog，仍在窗口内。
Skild 推出 S1：面向真机技能的机器人基础模型，定位 physical AI 的通才策略。
用线上流量做后训练，盖住公司语料。
李飞飞团队官方博文介绍 Atlas：从少量照片生成、重建并模拟 3D 世界，支持像素级相机控制与高分辨率视频。
竞赛编码后训练，冲金牌级表现。
用 LLM 训学生模拟器。
分层错误记忆，按诊断让模型自进化。
仓库级规格编译，求忠实的 paper-to-code。
评 LLM 危险能力的框架。
临床场景里人插手会让多 Agent 医疗系统崩。
单点 safeguard 成功，不等于系统安全。
计算匹配下的 MoE looped transformer 缩放。
生成式检索器和强化学习一起长。
用 ASCII 艺术重包装有害请求。
上下文子图做归纳关系学习。
势能引导的策略优化，打多轮 agent 任务。
多模态 agent 做自动视频干预，强调证据。
按程序家族巩固技能，自改进长程 agent。