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近日，Manifold AI流形空间登顶机器人学习基准RoboDojo榜单（Agent Track），超越 GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.。其 WorldScape R²SI系统超过GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.7等模型，位列总榜第一。
Manifold AI推出WorldScape R²SI，通过上下文学习与双层Agent持续改进能力登顶RoboDojo Agent Track总榜，超过GPT-6-Astra等模型。
Scale AI与Elorian发布Humanity’s Sixth Sense（HSS）基准，以522道图像和视频题测试多模态模型的直觉式视觉推理，25个模型均显著落后于人类，榜首GPT-6-astra得分53.6%，人类达93.1%。
Caltech的Anima Anandkumar团队利用物理信息神经网络（PINN）和自研优化器，在三维无强迫欧拉方程自由空间中求得奇点候选解，缩放指数收敛至约0.5，但最终证明仍待完成。
OpenAI一款8月28日开始训练的内部模型已攻克100多道世界级数学难题，多伦多大学数学家Daniel Litt撰文指出，AI虽将大幅提升数学产出效率，但人类对数学的理解仍不可替代，数学教育与评价体系需重新定义，真正应被保留的是人与人之间的讨论、追问与理解。
灵巧手从 demo 走向真实应用，关键不只是 “会不会动”，而是能否在 noisy depth、稀疏触觉、外力扰动和未见物体下稳定泛化。现有 in-hand manipulation 往往依赖固定物体、定初始位姿或理想传感器。而一旦遇到真实深度噪声、形状变化和接触状态不可见，这些策略就容易退化成近乎开环的 “手指套路”。
由自学成才程序员Jan Zoltkowski创办的AI互动小说平台Janitor AI拥有250万日活用户和70%—80%的女性用户，公司仅由3名男性全职员工运营，近期上线每月12.99美元的Janitor+订阅服务。
近期发表于 Nature Machine Intelligence 的论文 Towards principled knowledge editing methods for large language model reasoning [1]，从知识编辑切入，进一步探索大模型如何使用知识进行推理以及如何通过主动干预观察模型内部变化。
文章系统拆解了ASI、AGI、RSI与Agentic AI四个核心AI概念，指出AI进化并非从ANI到ASI的单一直线，而是智能、行动、自我进化与组织协作四条曲线同时推进，行业真正的分水岭在于这四条曲线的交汇时刻。
Accelerated Understanding由英伟达前AI研究总监Anima Anandkumar联合创立，采用神经算子架构构建支持5万亿推理上下文的物理AI大模型，可一次推演完整4D时空轨迹，其创始人拒绝贝索斯35%股权及超20亿美元融资的普罗米修斯计划招揽。