一块GPU，Claude爆肝48小时自我对齐，效率狂飙15000倍
结果，48小时内，仅仅用了1块H200，Claude就成功在欺骗、谄媚、越狱等10类困难任务中，把安全差距从26%一路最高提升至96%!
不打榜的美国开源新王Inkling：975B原生多模态、仅用 1/3 Token 追平英伟达
北京时间 7 月 16 日凌晨，这家公司带来首款自研通用基础模型 Inkling，采用混合专家 MoE 专家架构，总参数量为 9750 亿、激活参数 410 亿，采用 Apache 2.0 协议完整开放推理权重，包含 BF16 及 NVFP4 量化版本。
英伟达开源 IMO 金牌配方：不仅是「人海战术」，1.5TB 显存做实 AI「 推恩令」？
9 月 9 日，NVIDIA 公布了 Nemotron 3 Ultra 在 2026 年 IMO 上使用的整套数学推理系统。
具身智能军备竞赛，胜负手在工程生态
开源工程底座 FluxVLA Engine 技术报告全解读。作者丨邓哲敏编辑丨齐铖湧一个模型在论文中取得好成绩，距离它真正驱动机器人完成任务，还有多远？
具身智能前沿取得重大突破！SuperMimic 或为机器本体扫清算力障碍
10 月 21 日，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）团队公开论文《SuperMimic: Scaling Humanoid Whole-Body Control with One Differentiable World Model》，论文已被 CoRL 2026 接
OpenAI 最新发现：大模型越训越会揣摩上意，对齐评测彻底失灵
来源：新智元本文约3400字，建议阅读6分钟本文介绍了 OpenAI 研究，揭示大模型训练滋生奖励寻求、评测失效的核心问题。一个前沿模型，被要求随机生成一个奇数。结果，它输出了4。不是它不知道什么是奇数。
你的AI在干活，还是在刷分？OpenAI揭开模型讨好机制
来源：市场资讯（来源：ASI启示录 新智元）新智元报道 一个前沿模型，被要求随机生成一个奇数。结果，它输出了4。不是它不知道什么是奇数。真正原因是，那次任务的环境里，混进了一段看起来没清理干净的元数据，上面写着：评分器奖励偶数。
你的AI在干活，还是在刷分？OpenAI揭开模型讨好机制
真正原因是，那次任务的环境里，混进了一段看起来没清理干净的元数据，上面写着:评分器奖励偶数。模型在思维链里，把这事掂量了一遍:用户要奇数，打分的要偶数，然后它绕开用户，交出了4。
产品经理用上豆包工作，直接搞定竞品追踪、汇报PPT、定时周报！
产品经理的时间常常耗在导数据、写周报、翻对话拼 PRD、逐个看竞品更新上。文章附三套可直接复制的指令，用豆包工作的多 Agent 并行能力，让一个 Organizer 拆出五个子 Agent 各盯一个竞品，并演示跨对话汇总需求、定时产周报的步骤。