PETITE：導師-學生代理提升LLM編碼
PETITE 提出利用相同 LLM 的導師-學生多代理互動，提升編碼問題解決能力。學生代理生成並迭代程式碼，導師無需真值答案即提供結構化回饋。在 APPS 基準上，達到或超越 Self-Consistency 等 SOTA 方法，卻消耗更少 token。
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DelveRL 打造專為智能體設計的 Roguelike
DelveRL 是一款專為訓練遊戲智能體打造的開源無盡回合制 Roguelike。它提供結構化 API、確定性模擬、程序化關卡、部分可觀測性與本機執行環境，內附的 recurrent PPO 基線模型可達到第 18 層的中位數成績。
中國晶片公司以股權留住 AI 人才
中國 AI 與晶片公司正擴大股權計畫以留住工程師，其中 Cambricon 覆蓋 85.3% 的員工，AMEC 則超過 97%。這些異常廣泛的股權方案，反映半導體與 AI 人才市場的激烈競爭。
OpenAI 改變立場，支持強化加州 AI 安全法案
OpenAI 呼籲加州立法者強化 AI 安全法案 SB 53，而該公司先前曾反對這項法案。這項立場轉變顯示 OpenAI 對州層級 AI 監管的態度出現明顯變化。
AI 實驗室缺乏遏制失控模型的計畫
一項新研究發現，領先的前沿 AI 實驗室幾乎沒有公開記錄遏制失控模型的程序。隨著先進系統展現出更多出乎預期且可能危險的行為，這種缺乏透明度的情況引發了外界疑慮。
Pony AI 營收翻倍，虧損仍未止血
Pony AI 2026 年上半年營收達 7,047 萬美元，幾乎年增一倍，Robotaxi 營收更暴增 534%。然而，公司淨虧損絕對額仍然擴大，毛利率低於 17%，其輕資產 L4 策略持續面臨商業化壓力。
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HL200 推理晶片瞄準 10,240 卡級叢集
中誠華隆推出 HL200 推理晶片及配套超節點智算叢集方案。該晶片最高可提供 4P FP4 算力，能效比達 5.12 TFLOPS/W，叢集規模則可擴展至 10,240 張卡。
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影像解析度會改變模型的類腦評估結果
一篇預印本指出，在 V1 比較中，評估影像解析度會大幅改變哪種 CNN 學習規則看起來最接近人腦。研究涵蓋六種影像解析度，發現未訓練模型在 V1 的表面優勢很大程度上是評估解析度造成的，而 backpropagation 在 LOC 仍保有優勢。
Galileo 首發統一型陸行具身系統
伽利略機器人在 WRC 發表「陸行具身系統」，旨在打通輪式與足式移動之間的底層技術壁壘。此次發表聚焦於將多種地面移動方式整合進具身機器人系統。
Magic Atom 以三大場景展示 Physical AI 實際應用
Magic Atom 在 WRC 2026 展示三大場景解決方案，呈現 Physical AI 如何在真實環境中運作。其核心概念是以一個智慧大腦驅動多種機器人形態。