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机器人要自我进化，先得看见人类如何犯错
为什么机器人学习人的动作这么难？答案其实藏在操作失误后的学习中。以倒水为例。水快倒满的时候，人会本能把手腕压低，如果没控制住压多的话，就会让上升的水面晃起来，甚至溅出水。发现情况后，人就会谨慎：视线盯住杯口，手腕角度放缓，把倒水速度降下来。
GPT-6带火循环Transformer，阿里早已布局
最早是The Information爆料，Astra使用了这种「循环深度」技术:让同一组Transformer层反复运行，在不增加同等规模参数的情况下，把计算做得更深。
深入解析KV Cache，以及怎么让你的 Agent 更省钱？
比如 Anthropic 的 Claude Prompt Caching 文档中，cache read tokens 按基础输入 token 价格的 0.1 倍计费;
左边理解 右边生成，Transformer是怎么一步步缩成今天这个模样的
学完一遍 Attention 之后，我以为自己把 Transformer 摸透了。
互联网AI进化论：Transformer到智能体的跃迁
从Transformer架构到智能体，AI如何在搜索、内容生成、客服、代码开发和智能决策等领域重塑我们的数字生活?
最适合机器人的视频基座模型，被中国团队开源了
图 16 给出了 LingBot-Video-A2V 在 EgoDex Eval 和 DreamDojo-HV Eval 上的结果，用于检验经过后训练的模型是否能够泛化到训练所用 GR-1 轨迹之外。
MemT-1.0 给 Transformer 模型加入原生记忆模块，KV Cache 减少约 66 倍
跟 AI 聊了一个小时，说了自己的工作、喜好、项目背景。第二天打开，它一脸无辜："你好，请问有什么可以帮你？"或者对话太长，它开始"前言不搭后语"，你明明说过的事，它又问了一遍。这不是 AI 偷懒，是它的"大脑结构"决定的。现在的 AI 是怎么"记事"的？