一支来自清华、哈佛的团队坐不住了。他们觉得：AI越强，理应越可控，而不是越难伺候。他们搞出了全球首个可操控AI平台MorphMind，直接把AI从一个黑箱对话框，改造成了一套可以被人随时干预的工作系统。比起简单快速拿到一个答案，在这里你直接稳拿顶级霸总剧本，运筹帷幄，操盘整支AI专家团，与他们并肩作战。
空间 Agentic AI 公司 Fullive.AI，成立1个月内连续完成种子轮、种子+轮融资，由高瓴创投、慕华科创、智元机器人、北大苏南研究院与多家产业加持方共同投资，多维资本担任本轮融资财务顾问。本轮资金将用于 Bio-OS 空间 AI Agent的迭代、首款睡眠空间 AI 硬件的研发，以及 AI 生态建设。
随着大语言模型 Agent 开始在对话、问答与复杂交互环境中长期运行，“记忆该如何设计” 正在成为一个绕不开的核心问题。
大家是否有这样的感觉？给定几张场景中拍摄的图片，往往能够在脑海中想象出这个场景的三维布局，然而当前的多模态大模型还停留于纯文本或者 2D 视觉的推理表示，限制了图像中隐含几何结构的表达能力。
是不是经常纠结于 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型的训练技巧？面对层出不穷的 VLA 算法，是不是常常感到眼花缭乱，不知道哪种数据模态、训练策略最有效？ 别急，丰田研究院（TRI）和清华大学刚刚
AI 本质不是工具升级，而是生产关系的重塑。
一句话总结：社区里困扰了多年的一个 “玄学” 现象终于被拆解清楚了：在 BF16 等低精度训练里，FlashAttention 不是随机出 bug，而是会在特定条件下触发有方向的数值偏置，借助注意力中涌现的相似低秩更新方向被持续放大，最终把权重谱范数和激活推到失控，导致 loss 突然爆炸。论文还给出一个几乎不改模型、只在 safe softmax 里做的极小修改，实测能显著稳定训练。
让AI自己写高性能GPU代码，字节Seed与清华AIR团队做到了。
机器之心编辑部 整个具身智能领域都在探索世界模型的实用化路径。这个被寄予厚望的「数字模拟器」，本应成为机器人训练的核心工具，却因物理保真度低等问题成为「空中楼阁」。 去年年中，谷歌发布了 Genie-
全球最大游戏博主 PewDiePie，又整活了。他靠着「偷师」DeepSeek、清华大学发布的技术文档，用一堆魔改显卡成功微调出一个自己的 AI 模型，而这个模型在编程基准测试中的表现，竟然超越了 GPT-4 和 Gemini 2.5 Pro。
