Cosmos-Reason1的恐怖之处在于：它能通过视频流实时解构三维空间，像人类一样理解"重力会让松动的扳手坠落"这种常识，甚至预判"暴雨中打滑的卡车需要提前0.3秒修正方向"。当其他模型还在纠结"图片中的椅子能否坐人"，Cosmos-Reason1已经能推演"这把椅子承受200斤重量时的应力分布"。当全球科技媒体还在咀嚼GTC大会的芯片参数时，英伟达突然甩出王炸——这个能让机器人自主思考、让自

徐直军表示，算力过去是，未来也将继续是，人工智能的关键，更是中国人工智能的关键，他分享了昇腾芯片的后续规划。预计2026年第一季度推出昇腾950PR芯片。【华为徐直军:明年Q1推出昇腾950PR芯片]《科创板日报》18日讯，在华为全联接大会2025上，华为轮值董事长。2025-09-1810:28财联社官方账号。3、AI大模型，改变了软件产业范式。2、AI时代，大学生专业选择。Q1推出昇腾950P

编辑 | 伊风Claude Code 为什么能在市场上战胜 Cursor？对于创业者来说，如何在 API 之上构建自己的产品，又不担心被大模型干掉？在最新一期播客里，Anthropic 联合创始人 Tom Brown 分享了 Claude Code 的成长故事。这款最初只是工程师 Boris Cherny 为了方便自己和团队写的内部工具，如今却成长为一款年化营收约 4 亿美元的 AI 编程明星。T

通过这个架构，我们可以收集用户数据用于训练，可以更及时地把一些实验的尝试推到线上，甚至可以利用线上业务的潮汐来缓解 RL 的算力问题，以及通过彻底复用线上服务与 RL 框架的 inference 服务，来提升服务稳定性，集中工程人力（强制内部只能有一个 inference 框架，强迫症友好~从我的角度来看，这个版本的 RL 框架已经进入了 pretrain 框架的状态，我们需要做的就是在较为稳定的

主流agent框架及对比分析（github上热度top5）：Agent框架适合场景优势不足AutoGPT各类通用任务，完全发挥自主性1.完全自主执行2.任务分解与多步执行3.记忆和持续学习1. 复杂任务场景前后文一致性问题2.高成本和效率问题3.操作可控性较低LangGraph可明确拆解任务步骤1.灵活的多步骤控制2.原生支持短长期记忆3.易调试和全链路可观测1.自主性有限2.Agent模式不成熟

这篇 Agentic Reasoning 的论文告诉我们，我们正处在 AI 发展的十字路口：我们不再仅仅是在训练“模型”，我们是在设计“系统”。未来的 AI 护城河，可能不在于你有一个多大的 Base Model，而在于你构建了多强大的 Agentic Loop——你的 Agent 能否在环境中生存、记忆、反思，并与他人协作。

因为模型的输出长度变短了，所以 32K 的指标变得更高，但这个模型的推理长度从 32K 扩展到 64K 后却毫无提升，而原本没有控长策略的 baseline 实验，虽然在 32K 的时候，由于截断很高导致指标很低，但当推理长度从 32K 扩展到 64K 后指标却有大幅度提升，64K 指标甚至明显高于实验组，这种牺牲上限换取的指标提升，真能说明控长策略有效吗？也许，小模型的上限就是更好触达一些。如果

然而，AI 的普及并不均衡，德国、法国紧随其后，采用率约为 23%-24%，印度快速追赶至 20%，而其他国家的采用率明显滞后。值得注意的是，尽管 AI 显著提升了资深开发者的生产力与创新能力，却未能让广泛使用 AI 的早期职业开发者获得实质效率提升。熟练驾驭 AI 的资深开发者可能加速迈向更高价值的工作，而依赖 AI 却未能提升核心竞争力的新手，则可能面临更激烈的同质化竞争。与直觉相反，尽管初级

由于这款应用可以访问整台电脑上的软件和系统资源，因此更稳妥的做法并不是把它直接跑在自己的主力工作电脑上，而是部署在一台独立设备上，或者至少进行隔离运行，以降低潜在的安全风险。不过也有网友表示不必为运行 Clawdbot 花 600 美元买 Mac mini，在一台很便宜的服务器上也能运行，他自己就跑通了，花大钱买 Mac mini 并不划算。Memory（记忆系统）：一个持久化的、基于文件的存储系

有了直观的旋转思想后，我们需要将其转化为一个严谨的数学目标。RoPE的设计者们提出了一个极其深刻而精确的问题：我们能否设计一个函数f，它能对Query和Key向量进行处理，使得经过处理后的两个向量在进行注意力核心运算——点积（内积）之后，其结果能够自动地、只体现出它们之间的相对位置关系？这个问题可以被形式化为寻找一个函数 ，其中x是原始向量（如q或k），p是其绝对位置，使得以下等式恒成立： 让我们