晚点聊 LateTalk

“清华、世界模型，00 后小天才”，2026 年上半年最火的投资主题。

LiberAI 创始人刘松铭完全符合这个组合。但是和他见面后，很多地方又出乎意料：

他们确实刚刚发布了世界模型 Liber-0。但这也是一家起步于 2025 年年底的公司，早于英伟达 GEAR 在今年 2 月发布的 DreamZero 引起世界模型的热潮。(关于 WAM 和 DreamZero 的更多讨论，可见《晚点聊》157 期，《具身季报 26Q1》）

不到一年，LiberAI 就拿了真格、红杉、龙珠、顺为等机构的 6 轮融资，但没有把公司放在中国智能最密集的五道口，而是选了北京西北角、清河站附近的一片老工业园区。这里更远、更旧、更便宜。

后来我们聊起资本纪律，刘松铭说，“就是不该花钱的地方别花钱”。

创业时，刘松铭是博士三年级的学生，没有工作过、没有产业经验。但他的关注点绝不仅在技术，我们聊了很多风险管理、行业周期，以及对硬件和场景的敬畏；他也招募了一支具备 AI 算法、数据、硬件等跨领域背景的团队。

大部分从研究员背景的创始人会如此描述创业的起点：想更好实现某项技术，而刘松铭说他从中学时就想创业，一直在寻找方向；技术本身不是目的，实现商业价值才是。

此时，整个物理 AI 领域的价值几何正因为 “Astra 冲击波” 被重估：即基础大模型是否会进入物理 AI 领域，完成大部分事？

刘松铭告诉我，去年底创业时，他已看到了前兆，基模可能会进入具身大脑的规划和调度层，所谓 System 2 的部分。所以 LiberAI 的核心假设就是要做全栈公司，做好与物理信息和场景相关的部分，包括精细操作能力，触觉、力觉的数据采集和训练，还有本体。

当 Astra 来袭，刘松铭分享了他看到的和选择的。

本期嘉宾：

刘松铭，LiberAI 创始人 & CEO

本期主播：

程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

本期剪辑：吴宇量

时间线跳转：

-没读完博士、也不想拿教职，创业是唯一选项

01:29 “00 后小天才” 为何集中创业

05:57 2025 年下半年看到的 3 个信号

11:33 从化学竞赛进入清华，到转系计算机

21:00 在具身领域的第一个研究：RDT-1.2 B，交流群里涌进数千人

25:47 不搭配 “行业大佬”、不等教职

30:33 出发前看到的事：周期变化、基模影响，Astra 的印证

37:00 具身模型可能变薄，第一天就是全栈公司

43:17 极致热爱的不是某项技术，是创业本身

-Liber-0 的 3 个验证：零样本长程任务、数据效率实验、全栈优化协同

51:57 Liber-0 的三项验证

59:24 220 万小时的数据的发现

01:05:28 手套数据为何能超越遥操数据？

01:09:22 为模型设计硬件：能弯、能扭的腰、能转的手腕

01:15:40 三阶段预训练：从 “看” 到 “做”

-从模型走向场景，商业价值卡在哪里

01:26:24 从模型到商业价值，中间还有场景基础设施

01:32:01 选场景的四个条件

-Astra 来袭，具身创业公司的自留地

01:39:27 OpenAI、制造巨头与非标自动化公司，谁是真正对手

01:44:02 基模做 System 2，创业公司啃 System 1 的硬骨头

01:45:57 Astra 的边界：擅长理解规划，不擅长强接触与 “最后一毫米”

01:50:17 脏、慢、累的物理世界，如何长出一家 “苹果”

01:59:55 全栈团队如何靠 taste、克制与协作运转

02:04:40 用组织抵抗先入为主

02:09:42 短期和长期确定，中期路径最不确定

02:11:16 利润如何分配，机器人又如何让人获得自由

相关链接：

LiberAI 技术报告：Liber-0: Emergent Zero-Shot Capabilities in Multi-Step Manipulation from 2.2 Million-Hour Human Experience

具身季报 26Q3 图文版：Astra 冲击后，通用模型会吃掉 Robotics 吗？

184 期：与陈哲的「具身季报 26Q3」：Astra 冲击后，通用模型会吃掉 Robotics 吗？

170 期：与陈哲的「具身季报 26Q2」：世界模型大风不停，和不想被贴标签的人

157 期：与陈哲的「具身季报 26Q1」：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手

173 期：对话姚颂：深鉴、东方空间、再出发，「天才少年」十年后

165 期：GEAR 高深远：世界模型、自进化循环、DreamDojo

论文：RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation

论文：RDT2: Exploring the Scaling Limit of UMI Data Towards Zero-Shot Cross-Embodiment Generalization

论文：DreamZero: World Action Models Are Zero-Shot Policies

附录：节目中出现的技术术语、技术成果、公司、人物等

WAM（World Action Model，世界动作模型）：同时建模未来视觉状态与动作的机器人策略模型。Liber-0 和 DreamZero 都属于这一技术路线。

Google RT-2（Robotics Transformer 2）：Google DeepMind 于 2023 年发布的 VLA 模型，利用互联网视觉—语言知识和机器人数据，把图像与文字指令直接转化为机器人动作。

朱军：清华大学计算机系教授、人工智能研究院副院长，生数科技创始人兼首席科学家，长期研究机器学习与生成模型，其团队推出了视频生成模型 Vidu 和这期中提到的具身模型 Vidar。

RDT-1B / RDT2：刘松铭在清华参与研发的机器人基础模型。RDT-1B 是 12 亿参数的双臂操作扩散模型；RDT2 进一步探索利用 UMI 数据实现零样本跨本体泛化。

UMI（Universal Manipulation Interface）：便携式手持夹爪数据采集系统，可在不直接遥操作机器人的情况下记录人类操作示范，再迁移到机器人策略。

GEAR：英伟达的具身智能研究实验室，研究机器人基础模型、世界模型与数据扩展；DreamZero 出自该团队。

跨本体学习（Cross-Embodiment Learning）：让模型利用人手、不同机械臂或不同机器人形态的数据，学习可跨硬件迁移的共同能力。

LiberSense Glove：LiberAI 的动作数据采集手套，用来记录人类操作中的动作信息，并在互联网视频与机器人执行之间建立桥梁。

LEO：LiberAI 为 Liber-0 配套设计的机器人本体，通过更接近人类的腰部、手腕等运动结构，提高人类操作经验向机器人迁移的效率。

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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今天我们一次发了两期节目，分别从一级市场和二级市场的角度来解读 Anthropic 在上周一（10 月 26 日）发布的 S-1 文件招股书。

在二级市场的讨论中，我邀请了 Amont Partners 的管理合伙人 Rob Li（李肇宇），他长期在华尔街从事主观投资，先后任职于摩根士丹利和 Slate Path 等机构，2023 年创立了自己的基金。在 AI 算力层有长期持仓。

我们详细拆解和讨论了 Anthropic 招股书中的信息，包括收入增速下滑、客户集中度改善、客户增购情况和长期算力支出承诺。

虽然 Rob 本人在 AI 算力上游有持仓，但他认为关键问题是下游需求，而非供给端。我们也讨论了，如果需求不及预期，这一轮因 AI 资本开支而产生的债务周期会如何演变。

本期节目录制于上周四。本周，Anthropic 更新了招股书里的部分数字，包括官方口径的三季度收入和长期算力支出合同总额等，以下是更新后招股书中的关键信息：

本期嘉宾：

Rob Li，Amont Partners 管理合伙人

本期主播：

程曼祺，《晚点》科技报道负责人

剪辑：甜食

时间线跳转：

-“大家都在等 10 月的 ARR”

04:15 客户集中度改善 & 现金流的 “会计小把戏”

07:50 值得追踪的三个指标：客户集中度、客户增购、单位算力的收入

12:41 收入增速：Q2 144% → Q3 45%，远低于市场预期

20:12 市值能否站上 1.5 万亿？要看数据外推的年底 ARR 还能否达到 1000 亿

24:01 增购情况：900% 的 NRR（净收入留存率）很高，但如基数太小，参考价值不大

26:15 37% 的云分成很贵，但现在贵有贵的道理

-长期算力承诺：真正的风险在需求

33:01 近 9000 亿美元算力合同：关键不在总额，而在刚性

41:23 成本长租、收入短租：WeWork 式的期限错配风险

43:16 Coding 之后，接棒的需求来自哪里？

48:00 现金流与利润，成色如何？

-AI 泡沫会不会破？看下游需求曲线

51:02 要判断 AI 基建行情，真正该研究的是需求曲线的斜率

54:19 亚马逊释放了强信号，判断泡沫破裂为时尚早

56:27 Nscale 等算力房地产生意面临大风险；但即使债务风险爆发，这次的冲击会小于 2008 年

相关链接：

-本期图文版：《与一、二级投资人聊 Anthropic 招股书：泡沫、增速下滑和 coding 之后是什么》

-《可能不喜欢，但无法忽视：Anthropic 招股书披露的 33 个事实丨晚点小数据》

-186 期：Anthropic 招股书丨 “银行也有百亿预算”，与 Fusion Fund 张璐聊大企业在想什么

-177 期：详解 Kimi K3：强到冲击 Anthropic 估值的模型什么样？

-159 期：马斯克 Terafab 太空算力、英伟达重拾 CPU｜与 Fusion Fund 张璐聊 AI 算力新趋势

-183 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q3」：Muse 引爆个人助理、Astra 进入机器人、OpenAI 收入猛增

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今天我们一次发了两期节目，分别从一级市场和二级市场的角度来解读 Anthropic 在上周一（10 月 26 日）发布的 S-1 文件招股书。

在一级市场的讨论中，我邀请了《晚点聊》的老朋友，Fusion Fund 创始合伙人张璐。过去 11 年，张璐一直在硅谷投资 to B 科技领域，她正好和 Anthropic 的主要客群有直接接触：Fusion Fund 在 2018 年建立了一个 CXO 网络，目前已有来自 40 多家全球大企业的 CTO、CIO。

她的观察可以帮我们看清一系列需求端的关键问题：即实际上，那些使用 AI 和 token 的企业客户，是什么心态？他们用 AI 来做什么？是否已经验证了回报？哪些具体企业场景有新的增长机会？

本期节目录制于上周四。本周，Anthropic 更新了招股书里的部分数字，包括官方口径的三季度收入和长期算力支出合同总额等，以下是更新后，招股书中的关键信息：

本期嘉宾：

张璐，Fusion Fund 创始合伙人

本期主播：

程曼祺，《晚点》科技报道负责人

剪辑：甜食

时间线：

-Anthropic 率先上市，从非共识走到主流

03:35 从 Anthropic 招股书看企业客户、增长与资本投入

08:05 1.5 万亿美元还是 2 万亿美元：定价、收入增速与开源冲击

12:57 员工上市首日可套现 10%，锁定期设计影响几何？

17:48 慧眼识珠的 Spark Capital、投资被偿债的 FTX，Anthropic 的早期融资故事

22:09 逐渐成为共识：算力上游不想 OpenAI 独大、专注企业市场、发现 coding 机会

-Coding 之后：AI 如何进入更多企业工作流

29:11 没有第二个 coding？Anthropic 应从模型商变成企业智能体平台

31:37 财富 500 强为何把 AI 和数据战略提到最高优先级

36:44 企业改造为何需要多年：旧工作流、监管与成本

42:00 金融、法律和医疗很难像 coding 一样快速爆发

-模型竞争转向产业落地，哪些创业机会正在出现？

45:29 企业后台智能体、医疗与高监管行业

48:52 前沿模型越做越大，给垂直公司留下机会

54:01 前沿模型公司押注 AI for Science，而制药的瓶颈是提高临床成功率

-算力、应用与监管：需求扩张中的新风险

59:28 长期算力承诺与硅谷中腰部公司的 GPU 转租

01:08:05 更明确的 AI 监管政策，是部分大企业部署 AI 的前提

01:10:35 连点成线：重要事情说三遍，需求、需求、需求。

相关链接：

-本期图文版：《与一、二级投资人聊 Anthropic 招股书：泡沫、增速下滑和 coding 之后是什么》

-《可能不喜欢，但无法忽视：Anthropic 招股书披露的 33 个事实丨晚点小数据》

-185 期： Anthropic 招股书丨与 Amont 李肇宇聊定价逻辑和潜在风险

-177 期：详解 Kimi K3：强到冲击 Anthropic 估值的模型什么样？

-159 期：马斯克 Terafab 太空算力、英伟达重拾 CPU｜与 Fusion Fund 张璐聊 AI 算力新趋势

-183 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q3」：Muse 引爆个人助理、Astra 进入机器人、OpenAI 收入猛增

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2026 年 Q3，具身智能领域最有冲击力的变化，来自一个通用模型：9 月初 OpenAI 发布 GPT-6 Astra 后，具身从业者们发现，Astra 不只理解任务、拆解任务，还能输出机器人末端执行器的位姿，完成了本该属于 VLA 等物理 AI 模型的部分工作，而且还做得很不错。

在部分测试中，直接把 Astra 当做策略模型（VLA、WAM 等都是机器人上的策略模型类型）的成功率已超过了一些专门为机器人任务和物理世界操作训练的具身模型。

这动摇了数字世界 AI 和物理 AI 的边界，也引发了一个灵魂拷问：

GPT、Fable 之类的通用模型是否会吃掉 Robotics？

同时已经发生的事实是：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi 等多数通用前沿模型公司都正酝酿进入 robotics。

除了 Astra 冲击外，本期具身季报还关注以下 4 个行业进展和事件：

AMD 拟以 82 亿美元收购 World Labs

宇树 IPO 及连锁反应

有可能大幅压缩部署成本的 “上下文学习”

美国 FCC 实际禁止了新型号的中国机器人进口

对一些人来说，Astra 的变化已经撼动了独立的具身智能公司的发展叙事和估值逻辑。至少，现在到了重新思考物理 AI 与通用 AI 边界的时刻。

本期节目已发布图文版，# 晚点具身季报：Astra 冲击后，通用模型会吃掉 Robotics 吗？

本期嘉宾：

陈哲，Alphaist Partners 创始合伙人

本期主播：

程曼祺，晚点科技报道负责人

本期剪辑：Nick

时间线跳转：

-Astra 冲击：通用模型越过虚实边界

02:53 Q3 Top 5 进展或事件：Astra、World Labs 被收购、宇树 IPO 及连锁反应、上下文学习、FCC 禁令

04:51 GPT-6 Astra 从规划层走向机器人策略

图注：在相同机械臂和测试条件下，RoboCurve 让 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Fable 5 同样输出到位姿，比较了它们的任务完成率与调用成本。

在“积木放进碗里”任务中，Astra 20 次成功 19 次，完成率为 Fable 5.1 的 2.4 倍，单次成本约为其 43%；在更精细的拼图插入任务中，Astra 与 Fable 5.1 的完成率同为 10%，Astra 成本更低。

12:56 IROS 晚宴上的 “降临派” vs “拯救派”

17:42 Astra 的三种用法：充当策略模型、监督纠偏策略模型、充当具身研究员（Physical RSI）

26:54 Astra 的能力从何而来？它们使用了何种特殊数据？

37:37 中国通用模型公司全面进入 Robotics

39:28 具身创业公司的自留地：接口、闭环、硬件与垂直场景

-AMD 拟以 82 亿美元收购 World Labs：Neo Lab 的一次定价

45:17 World Labs 被收购：明星世界模型公司的一种结局

46:53 收购 SceniX，发布 Atlas，收购前的具身相关进展

54:04 “没见过神迹的人是不相信的”：Frontier Lab 与机器人从业者的认知断层

-宇树上市与具身智能的金钱游戏

56:24 宇树 IPO：从 4400 亿到 1700 亿，估值锚如何变化？

58:04 Astra 之后，宇树硬件本体的价值反而增强

01:01:51 具身 IPO 集体暂缓，和市场期待错位

-上下文学习，一个加速 “落地” 的好消息

01:11:21 上下文学习（ICL，in-context-learning）：数秒到数分钟的视频示范，免去数小时乃至数天的后训练

01:17:49 GEN-1.5 与 S1 的 ICL 实现有何不同

01:19:43 其他具身进展：DYNA 2.1、Gemini Robotics 2

01:23:39 Google 与 Optimus，当经验成为包袱

-FCC：应对风险的方式之一是产能出海

01:29:24 FCC（美国联邦通信委员会）新政策限制哪些机器人？

01:33:26 短期美国仍可买进口中国旧型号机器人，长期的解法可能是产能出海

01:36:50 Q4 展望：Physical RSI、通用模型公司入场与组织重塑

01:42:11 连点成线：延伸推荐

相关链接：

往期具身季报：

170 期：与陈哲的「具身季报 26Q2」：世界模型大风不停，和不想被贴标签的人

「具身季报 26Q2」图文版

157 期：与陈哲的「具身季报 26Q1」：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手

「具身季报 26Q1」图文版

往期 AI 季报：

183 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q3」：Muse 引爆个人助理、Astra 进入机器人、OpenAI 收入猛增

「AI 季报 26Q3」图文版

171 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q2」：从 coding 到 RSI，强者愈强的未来？

「AI 季报 26Q2」图文版

156 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q1」：OpenClaw、OpenAI vs Anthropic 的三重对阵、自进化

「AI 季报 26Q1」图文版

其它相关往期节目：

180 期：具身智能的金钱游戏：进展难测、收入催熟与 IPO 竞速

本期提及的研究和文章：

Anthropic 7 月上旬发布的文章：Claude Plays Robotics

在 RoboDojo 任务集上对比了 Astra 和 GPT-5.5、π0.5 等模型的表现：An Unexpected Robot Policy: Early Evaluations of GPT-6 Astra on RoboDojo and Beyond

RoboCurve 的 GPT-6 Astra 机器人操作测试

RoboCurve 的 GPT-6 Astra 与 MolmoAct 2 双臂机器人操作实机对比测试（StationeryBench）

附录：本期节目中出现的一些技术概念和机构

IROS：智能机器人与系统国际会议，是机器人研究领域的重要学术会议。

RoboDojo：面向机器人操作策略的开放评测环境，包含仿真与真机任务。本期提到的研究用它比较通用大模型与专用机器人策略的表现。

Physical RSI：把递归自我改进延伸到物理世界，让模型参与搭建仿真、生成资产、训练和修正机器人策略，再将结果部署回真实硬件。

MuJoCo：由 Google DeepMind 维护的开源通用物理引擎，常用于机器人、强化学习和模型控制中的关节与接触动力学仿真。

Isaac Gym：英伟达推出的 GPU 加速机器人强化学习仿真环境，可并行运行大量环境以加快策略训练；后继框架为 Isaac Lab。

SceniX：机器人仿真系统公司，2026 年 7 月被李飞飞创办的 World Labs 收购。由李昀烛、郑昌熙和胡晓辰共同创立，李昀烛曾在斯坦福做博士后期间与李飞飞合作。

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「这个秋天并不冷。」

AI 本身的进展速度已经超过了对它的理解和讨论的速度。最近几天，OpenAI Dev Day、Google 的 Gemini 4 连番登场。而我们第一次录节目还是在 DevDay 之前。

所以本期的内容由两次录制构成：前面一部分，我们单独放了对个人助理的讨论，包含 OpenAI DevDay 之后的新信息，和第一次录时，对 Muse、Instinct 等产品的讨论。后面是我们第一次录制的其他讨论。我自己觉得很有意思的部分有：

多智能体的一体两面：OpenAI 用多智能体协作解决了千禧年难题，而不受控制的协作又带来了 Hugging Face 攻击事件。

GPT-6 Astra 发布之后，具身智能领域的兴奋和害怕。我们会在 11 之后的「具身季报」里，更充分地讨论这个问题。

本期季报的嘉宾是 MoE Capital 的创始合伙人 Henry Yin。这是一家位于硅谷的早期基金，主要投资 AI 基础设施、数据、 Agent 和机器人。取名“MoE (Mixture of Experts)”是因为他们有多位来自前沿 AI 实验室的研究员做个人 LP 和顾问。我们的讨论会更偏研究视角和一级市场视角。

从 2023 年到 2025 年，大模型热潮以来，每年秋天前后都会有点儿“悲观气息”，但今年不一样，这个秋天不冷，各公司更新密集，比如刚刚发的 Gemini 4 我们这期就来不及讨论了（正好这个模型是北京时间 10 月 1 日发布的）。我们上季与这季都讨论的 RSI，可能正在带来加速度的量变。

祝各位《晚点聊》听友国庆快乐！

本期节目已发布图文版，晚点 AI 季报：Muse 引爆个人助理，Astra 走进机器人，OpenAI 收入猛增

本期嘉宾：Henry Yin，MoE Capital 创始合伙人

本期主播：程曼祺，晚点 LatePost 科技报道负责人

本期剪辑：甜食

时间线跳转：

OpenAI DevDay 后的补充讨论

-个人 AI 助理的又一轮尝试：能力成熟，也碰上生态高墙

01:44 OpenAI Dots：常驻云端的个人助理，为什么从 100 美元起步

08:25 “眼里有活”的 Instinct，但数据条款让人退缩

11:27 个人助理为何此刻爆发：Computer Use 成熟、推理成本下降

16:11 App 会接受被个人助理 over the top 吗？

22:02 下一步：能力、生态、个性化与安全

第一次讨论：智能前沿与扩散

1.模型、科学与物理世界

31:11 Astra 与 Opus 5.5：新旗舰强在哪里，从“Put That There”到操作 Blender

1979 年，MIT 的研究 "Put-that-there": Voice and gesture at the graphics interface

开发者用 GPT-6 Astra 调用 Blender 软件，给Zillow上了一栋豪宅，做了 3D 导览图

开发者用 Opus 5.5 的 coding能力，结合一些工具调用制作的 Claude 的“生平”。

42:57 蒸馏与反蒸馏：Astra 为什么更难蒸？

45:50 一万个 Agent、88 小时：OpenAI 如何挑战 Navier–Stokes

53:43 通用模型进入机器人：大语言模型直接成为策略模型

01:02:30 前沿模型进入生物科技：蛋白质设计、新酶与 GPT-Rosalind

2.两家前沿厂商的增速对比：增长能否撑住算力豪赌

01:06:18 OpenAI ARR 猛增，Anthropic 增速是否已被反超

01:12:52 Anthropic 上市材料：大客户、云渠道与 5180 亿美元承诺

01:15:10 招股书该看什么：用户画像、收入分布与 Coding 渗透率

3.多智能体的一体两面：攻克难题，也冲破隔离

01:16:49 1200 个 Agent 冲破隔离：“我的天，我找到了其他 Agent” 01:26:45 We Must Pace the Frontier：第三方评估能做什么

01:28:29 RSI 的两条路线，以及为什么 Infra 成为第一站

-智能扩散：更便宜、更快、更会交互

01:33:05 便宜和快为何变得更重要：同等智能的成本暴跌

01:40:08 从亏本到盈利：低价模型怎样改变开发者行为

01:43:20 Jev 爆火：把自然语言变成编程里的 if

01:49:06 GPT-Live-1 与 Interaction Models：实时交互走到哪一步

01:54:08 Grok 强势反弹：独特数据与预训练门槛

02:00:37 Q3 的两条主线与 Q4 悬念

02:03:41 连点成线：延伸推荐

附录：人物、机构与术语

-Noah Shinn：Instinct 创始人，曾任 Sierra 研究科学家。Instinct 在 2026 年以邀请制个人 AI 助手迅速走红硅谷科技圈。

-METR：一家独立研究前沿 AI 能力与重大风险的非营利机构，为模型公司开展能力评估、红队测试和事故调查。本期引用了它对 OpenAI / Hugging Face 智能体入侵事件的独立调查。

-Tristan Buckmaster、Levent Alpöge：长期研究 Navier–Stokes 方程的数学家。两人曾合作推进相关问题，并对 OpenAI 公布的成果与未公开研究之间的关系提出质疑。

-Artifactory：用于集中存放和分发软件包、构件的仓库系统。多智能体失控攻击 Hugging Face 事件中的 Agent 利用共享 Artifactory 目录名建立了未获授权的通信渠道。

-RoboDojo：包含 42 项机器人操作任务的仿真评测环境。《An Unexpected Robot Policy》用它测试通用大模型能否在未经专门策略训练时，直接依据观察输出机器人动作。

相关链接：

AI & 具身季报系列：

《晚点 AI 季报：Muse 引爆个人助理，Astra 走进机器人，OpenAI 收入猛增》

171 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q2」：从 coding 到 RSI，强者愈强的未来？

156 期：与 Henry 的「AI 季报 26Q1」：OpenClaw、OpenAI vs Anthropic 的三重对阵、自进化

170 期：与陈哲的「具身季报 26Q2」：世界模型大风不停，和不想被贴标签的人

157 期：与陈哲的「具身季报 26Q1」：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手

其它相关节目：

179 期：蒸馏风暴：一场无人公开谈论的技术竞赛

178 期：与田渊栋聊 RSI：模型自进化如何到来？

177 期：详解 Kimi K3：强到冲击 Anthropic 估值的模型什么样？

83 期：《智人之上》：没有 AI，寻找意义也是每个人的必解题｜串台《知本论》

本期提及的一些文章、论文：

Dario Amodei：We Must Pace the Frontier

OpenAI：On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem

测评 Astra Robotics 任务表现的文章：An Unexpected Robot Policy: Early Evaluations of GPT-6 Astra on RoboDojo and Beyond

METR：对 OpenAI / Hugging Face 智能体入侵事件的独立调查

智谱：Toward Recursive Self-Improvement: How GLM Built Its Own Inference Infrastructure

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