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9月29日周二
  11. 三节课1

    Manus 正式发布 2.0！个人 AI 助手、云电脑、远程控制，Manus 想做 AI 时代全家桶

    Manus 正式发布 2.0！个人 AI 助手、云电脑、远程控制，Manus 想做 AI 时代全家桶 成熟的 AI 公司不做选择。 作者｜Alan 连冉** 编辑｜靖宇** 突然地，Manus 在官网和社交平台上公布了 Manus 2.0 版本的更新。 这并非一次简单的产品迭代，更像是**Manus 团队尝试将当下所有最热门的 AI 场景和功能，融合到一个「AI 全家桶中」**。 此次升级中，团队打造的底层 Cascade Agent 框架，能将任务 Token 消耗减少 23.2%，任务完成时间缩短 28.2%，运行成本降低 32%。同时，Manus 现在也提供「云电脑」的选项供用户选择。 向上，从视频编辑、游戏开发、远程控制和 AI Studio，Manus 为所有用户常用的场景，提供了相关产品。 Manus 正式推出个人助手应用 Cue｜图片来源：Manus 最重要的，**这次 Manus 还推出了一款个人 Agent——CUE**。这款全新应用支持手机和桌面端，和 Manus 共享同样的基础设施。在个人 AI 这块，Manus 正式出击。 这是 Manus 在蛰伏许久后的第一次

  17. 三节课0

    反直觉：世界最强模型，同时也是最便宜模型

    反直觉：世界最强模型，同时也是最便宜模型 哈喽，大家好，我是刘小排。 毫无疑问，Claude Opus 5.5 是截止今天的世界最强模型。 这张排名图图，马斯克都亲自点赞过，即便它没有把马老师的Grok排名放得很靠前。 但是你可能不知道的是 —— **Claude Opus 5.5 同时是世界上最便宜的模型，没有之一。** 具体有多便宜呢？ 我一个Claude Max Plan 20x，每个月成本是$200美金。**过去5天已经消耗了164亿Token，也就是说每个月实际上可以消耗600亿Token。**考虑缓存因素，实际上价值应该是在$15000美金～$20000美金之间。 简单的说：Claude Max Plan，**Opus 5.5，一个月， $200美金 = 600亿Token。** 世界最强模型，同时也是最便宜模型！** 有人说，梁圣的DeepSeek Flash v4.1更便宜。 下面我让GPT帮忙算了算。其实不然。按照同样的缓存命中率，我仅仅最近5天，就需要付给梁圣¥772～¥1532元之间。如果考虑一整个月，那至少还需要乘以四，一个月消费是在¥3000～¥6000之间。

  18. 三节课1

    刚刚，Claude发现神秘DNA系统！狂烧2.1 亿Token挖出「上帝手术刀」

    刚刚，Claude发现神秘DNA系统！狂烧2.1 亿Token挖出「上帝手术刀」 来源 ｜ 新智元 整个生命科学界和AI圈，今夜无眠。 就在刚刚，Anthropic甩出了新分子生物学实验室的「首个成果」—— Claude在噬菌体DNA中，自主发现了一套人类此前从未记录过的全新酶系统！ 它的结构与「上帝手术刀」CRISPR高度神似，具备切割、复制、粘贴DNA的特征。 发现过程，竟动用了950个AI Agent，运行21小时，消耗约2.1亿Token。 随后，人类科学家接手审查和实验验证。 最终，团队进一步实验确认，这是一种此前未被表征的、存在于噬菌体中的全新酶系统。 他们将其命名为ART，即「阵列关联逆转录酶系统」。 CEO Dario难掩激动直言，「哪怕这是我在读博期间做出的成果，也足以骄傲一辈子」。 从今天起，生命科学的科研范式彻底被改写了。 950个Claude** 狂烧2.1亿Token开干** 这一惊天发现的背后，是一场极其疯狂的算力风暴与算法协同。 在过去的生物学史上，寻找新的酶系统就像在干草垛里找一根特定的绣花针。 人类科学家需要耗费数月甚至数年，一行行比对碱基序列、查阅文

  19. 三节课1

    宣称对标诺奖，孙宇晨创立“孙宇晨奖”

    宣称对标诺奖，孙宇晨创立“孙宇晨奖” 9月16日，波场TRON创始人孙宇晨宣布设立以本人名字命名的“孙宇晨奖”（The Justin Sun Prize），首期主要面向数学难题破解和形式化验证。奖项官网将其定位为“AI时代的诺贝尔奖”，称希望通过公开题目、机器验证和奖金激励，推动数学研究以及人机协作。根据目前公布的规则，最高级别“Pinnacle”单个题目奖金为100万美元。 最高奖金100万美元 “孙宇晨奖”与传统学术奖项的运行方式有所不同。奖项围绕公开的数学问题清单设置，不限定参与者国籍、机构和学术身份，专业研究人员、独立研究者、人机协作团队乃至AI系统均可以参与。 奖项将贡献者主要分为“问题解决者”和“Lean形式化验证者”两类。前者负责解决数学问题，后者负责把证明转化成可以由计算机核验的形式化证明。按照现行规则，奖金原则上由解决者获得70%，形式化验证者获得30%；如果由同一个人或团队完成两项工作，则获得全部奖金。提交成果通过形式化验证后，还需要进入奖项的评估程序，并非机器验证通过即自动获得奖金。 首批名单涉及66个数学问题。孙宇晨奖方面宣布，将100万美元最高奖授予OpenA

  20. 三节课1

    又快又能打！匿名模型玉兔模型杀上双榜第一，Coding实测全记录

    又快又能打！匿名模型玉兔模型杀上双榜第一，Coding实测全记录 大模型智能｜分享 来源 | 量子位 作者 | 衡宇 服都服了，又是哪家模型搞匿名啊，大过节的搁这儿杀出来冲榜？！ 说的就是你，****Space Bunny****。 一个没留神，它在短短几天里经历了突然出现->突然热度飙升->突然干到OpenRouter、OpenCode双榜调用日榜第一->突然讨论热度也飙升。 扫了一眼，推特和Reddit上目前的整体风向是这样的： 有说**unbelievable**的*（be like@CoderGeeta）*。 不少用户反馈**输出效果不错**（be like@Fei2411）。 还有夸**速度快**，“打败了Astra”的*（be like@marcthecreatorr）*。 真的吗？ 我不信。 所以在迷人又珍贵的中秋假期最后一天，我做了一个违背祖宗的决定——管他是谁家的匿名模型，先测了再说吧。 01*** 猜它是谁干嘛，快开蹬啊** 先跟大家说一声，我是从OpenRouter上拿的API，接到了DeepSeek Harness*（为公平起见我用了之前我没用过的DSH，惭愧）

9月28日周一
  1. 三节课0

    突发：Manus「虎口脱险」，交出 2.0 版最新答卷

    突发：Manus「虎口脱险」，交出 2.0 版最新答卷 在 AI Agent 这场狂飙突进的商业竞赛中，很少有公司能像 Manus 这样，在短短九个月里完整走完一趟横跨中美、极具戏剧性的「过山车」之旅。 2025 年末，它以逾 1 亿美元的 ARR 震撼了硅谷，也惊动了几乎所有科技大佬。这些人当中就有 Meta 创始人扎克伯格，传闻他仅用了十余天便促成了对 Manus 高达 20 亿美元的闪电收购。 对于 AI Agent 这一核心技术的管控，却如同一道急刹车，将这笔交易推向了强制解约的深渊。 如今，这家诞生于中国、曾辗转新加坡的团队，却没有在巨头的引力撕扯中分崩离析，反而逆风翻盘。 在传出即将敲定 5 亿美元新融资、投后估值翻倍飙至 40 亿美元的当口，宣布彻底与 Meta 分道扬镳、恢复独立身份的 Manus 团队，今天正式交出了他们的答卷： 推出全架构重构的 Manus 2.0，并发布了一款专为个人智能体打造的全新独立应用「Cue」。 从底层执行框架的推倒重来，到直面人机共创工作流，这个最早点燃了「通用 Agent」概念的团队，试图用一次全维度的系统性进化，重新回答那个根本问题：

  5. 三节课0

    把一群Agent丢在游戏里组队，会发生什么？

    把一群Agent丢在游戏里组队，会发生什么？ Datawhale干货 OpenAgents团队：AgentWorld**** 当我们已经拥有能够推理、编程和使用工具的大模型，一个自然的问题是：把它们组织起来，能否完成单个智能体难以承担的工作？ 这也是多智能体系统最有吸引力的想象。一个成员负责研究，一个负责执行，一个检查结果；它们可以分头探索，也可以相互补充。从软件开发到科学研究，许多复杂工作本来就依赖这样的分工。 但个体能力与团队能力之间，还隔着一套协作机制。人类团队需要形成共同目标、理解彼此的职责，并随着新信息调整行动。对于由大模型驱动的 Agent，这些能力同样不能被默认存在。 AgentWorld 是一个面向 Agent 协作能力的 benchmark。它关注一个核心问题：当多个具备不同角色和资源的智能体进入同一个环境，它们能否通过持续协作完成共同任务？ 这个问题连接着基础模型与实际应用。它既关系到下一代模型需要学会什么，也关系到我们应该如何组织已有模型，以及如何判断一个多智能体系统确实取得了进步。 01 一群Agent一起打游戏，配合默契很难 多智能体可以带来几种不同的收益。

  12. 三节课1

    加快265倍！北大/清华/阿里提出SparkDiffusion：视频生成加速系统

    加快265倍！北大/清华/阿里提出SparkDiffusion：视频生成加速系统 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 ****点击进入—>**【顶会/顶刊】投稿交流群** **添加微信号：CVer2233，小助手拉你进群！** **扫描下方二维码，加入CVer学术星球！****可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea****和CV从入门到精通资料及应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！** 图片 转载自：机器之心 随着 Sora、Runway 等视频生成模型的快速迭代，AI 视频生成正在变得越来越普及。但生成速度慢、算力门槛高的问题，让大多数开发者和创作者难以将其落地。一段 5 秒 720P 视频，传统方法需要超过 1 小时才能完成扩散生成——这给实时创作、批量生成与消费级硬件部署带来了巨大挑战。 更令人困惑的是，当研究者试图通过极致稀疏化(97%稀疏率)来突破性能瓶颈时，却发现了一个反常现象：训练损失持续下降，生成视频质量却急剧恶化——人物破碎、背景扭曲、时序混乱。 针对这一问题，北京大学、清华大学、阿里巴巴等机构的研究者提出了 Sp

  13. 三节课1

    【具身智能】首个微信群

    【具身智能】首个微信群 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 “残酷”现实就是：做CV、自动驾驶的很多公司、高校团队、教授和学生都纷纷转向“更大市场（更大饼）”的具身智能。 为了方便大家学习、追踪和从业最前沿的具身智能，特别成立【具身智能】微信群！已经突破1600人！新增【求职/校招/实习】板块！ ▲ 扫码入群 还有新增的VLA和WAM微信群： 群里每天推送最前沿的具身智能技术！ 【具身智能】微信群成立！加入具身星球，你将获得： 0. 具身智能VIP微信讨论群 1. 最新的具身智能技术和项目 2. ❤️ 从入门到精通的学习路线 3. 🤖 具身智能招聘 (实习/校招/社招/升学) 4. 具身智能公司名单（数百家）和高校实验室/教师名单 5. 👀 最新行业动态和行业报告 🔥 限时特惠！赠送最大80元早鸟券，大家快扫描下方二维码或者点击下方链接领券加入具身技术星球学习！加入具身星球的同学还能加入 vip 微信交流群（详见文末）！ ▲ 扫码入群 【具身智能】学习路线发布！ 扫描下方二维码加群后，即可领取学习！ 【具身智能】知识星球优惠券链接：

  14. 三节课0

    本科生一作在NeurIPS 2026发表研究成果

    本科生一作在NeurIPS 2026发表研究成果 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 ****点击进入—>**【顶会/顶刊】投稿交流群** **添加微信号：CVer2233，小助手拉你进群！** **扫描下方二维码，加入CVer学术星球！****可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea****和CV从入门到精通资料及应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！** 图片 来源：天津大学多媒体理解实验室 ， 近日，课题组本科生陈易恒以第一作者身份完成的研究论文《PrivateSeal: Low-Sensitivity Latent Directions for Diffusion-Resilient User-Specific Watermarking》获国际人工智能与机器学习学术会议NeurIPS 2026（Conference on Neural Information Processing Systems）录用。 PrivateSeal: Low-Sensitivity Latent Directions for Diffusion-Re

  16. 三节课1

    计算机科学学术界死了吗？AI博士生该何去何从

    计算机科学学术界死了吗？AI博士生该何去何从 ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 来源丨机器之心 编辑丨极市平台 极市导读** 随着多模态基础模型在空间推理与具身领域的快速“越界”，传统基于“设计归纳偏置刷 SOTA”的 AI 学术研究正面临系统性的范式危机。本文从一线 ICLR 审稿人的观察切入，探讨了通用模型对现有垂直领域学术生态的冲击，并为迷茫的 AI 研究者指出了两条破局路径：投身工业界参与底层建设，或回归基础科学，将大模型作为“硅基生物”进行机制学际探索。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 AI 时代，计算机科学研究正在失去意义吗？ 最近，来自德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）的计算机科学博士生曹晋提出了一个令人不安的问题： 计算机科学学术界已经死了吗？那像我这样的 AI 博士该何去何从？ 来源：https://x.com/xjincaox/status/2103144302784237674 在参与 ICLR 审稿过程中，他快速浏览了一些论文摘要，**发现很多方法和他两年前刚进入 3DV（3D Vision）领域时学到的套路完全一样。** 换一个更

  17. 三节课0

    谷歌重磅发布Dream-RSI，最新RSI研究！

    谷歌重磅发布Dream-RSI，最新RSI研究！ ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 作者丨Datawhale 来源丨Datawhale 编辑丨极市平台 极市导读** 过去做递归自我改进（RSI）往往死磕底座模型能力，而 Google DeepMind 的最新研究 Dream-RSI 另辟蹊径，将长程任务的“探索策略”本身转化为可进化的代码。该框架通过把历史数据打包成零成本重放的“模拟器”供智能体离线试错，成功在算法、数学和 GPU 算子工程中将搜索算力开销降低了一到两个数量级。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 Google DeepMind 放出了一篇RSI最新研究成果。 论文标题是 Dream-RSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds，由 Google DeepMind、弗吉尼亚大学和马里兰大学联合发表。代码开源在 github.com/zhengkid/Dream-RSI。 过去做递归自我改进（RSI），大家默认卡点在底座模型的解题能力。但 DeepMind 把重点转向了长程任务里的探索策略，

  18. 三节课0

    350亿机器人3D视觉一哥，冲刺港交所！蚂蚁是股东

    350亿机器人3D视觉一哥，冲刺港交所！蚂蚁是股东 今年上半年营收4.38亿。** 作者 |**杨京丽 编辑 |**李水青 智东西9月28日报道，9月24日，A股机器人视觉及AI视觉科技公司**奥比中光**向香港联交所提交上市申请，拟发行H股并在港交所主板上市。 奥比中光于2013年在深圳成立，**2022年7月在上交所科创板上市**，被称作**“机器人3D视觉第一股”**。股东方面，**蚂蚁集团**全资持有的**上海云鑫**创业投资有限公司持有该公司约**8.92%**的股份。 奥比中光创始人黄源浩本科毕业于**北京大学**，后获**新加坡国立大学**硕士学位及**香港城市大学**博士学位，研究方向为3D光学测量。奥比中光主要从事**3D视觉感知产品**的设计、研发、生产和销售，并提供整机及解决方案，产品覆盖**机器人、消费级3D扫描、生物识别支付和工业测量**等领域。 该公司聚焦**物理AI进入真实世界**所需的关键基础设施能力，贯通**空间智能、具身智能与物理智能**，围绕**物理感知、数据与世界模型、具身智能**三大能力，构建从3D视觉感知、真实世界数据采集到机器人产品开发的技

  20. 三节课0

    从产品在线到数据产线，制造业如何让经验持续获得复利｜甲子光年

    从产品在线到数据产线，制造业如何让经验持续获得复利｜甲子光年 每一次生产，都该成为下一次智能升级的起点。 作者｜田思奇 编辑｜栗子 制造业从来都不缺数据。 二十年数字化建设，让研发、生产、质量管控和供应链沉淀了海量记录。过去，这些数据大多服务于流程管理、事后追溯与统计分析。但到了2026年，AI使用数据的方式正在发生变化。 上周的云栖大会主论坛上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭把长程任务、自我迭代和多模态放到了机器智能继续演进的重要位置。他提到，模型正在从真实任务和反馈中发现短板、构建数据、评价结果，并进一步推动自身进化。谈到多模态时，他强调“一个足够聪明的大脑还不够”。AI还需要获得更强的感知和交互能力。 这和今年科技行业最热的Physical AI形成呼应。AI正在从文本、图像和代码构成的数字环境，进一步走向设备、机器人、实验室和生产现场。对于制造业而言，过去二十年沉淀的数据，也有了新的用途。 基础模型能力快速提升，但企业自己的工艺经验、判断逻辑与隐性知识很难通过采购获得。模型可以买到，生产经验却不能。 它诞生于一次次研发迭代、生产调试、故障排查与参数优化，是企业长期形成的隐性资产。 与