清华团队开源 Puro-2B：RTX 5090 预训练成本不到 5090 美元
清华大学陈文光、吕凯风团队推出全流程开源的 Puro-2B（普罗-2B），开源训练数据、训练框架、训练配置和模型权重，在 RTX 5090 集群上从头训练约 20 亿参数模型，最多使用 1.4 万亿 token。
选题角度：清华团队开源 Puro-2B 全流程，用 RTX 5090 以约 4400 美元预训练成本在 15 项任务上超过 Qwen2-1.5B，适合拆解这套低成本预训练配方。
#部署/工程
公众号 · 新智元精选AI 评分6060
公众号 · 硅星人Pro精选AI 评分7171 Anthropic 用 15 台电视盒子跑起 260 亿参数模型，并演示 AI 自我复制
Anthropic 研究人员把 15 台单价约 55 美元、4GB 内存的安卓电视盒子联网，分布式跑起 260 亿参数的 Gemma4-26B-A4B，速度仅 0.39 tokens/秒。
选题角度：Anthropic 用 15 台 55 美元电视盒子跑 260 亿参数模型，可实测 0.39 tokens/秒的分布式推理速度，并演示小模型自我复制的四阶段流程。
量子位精选AI 评分7878 Anthropic 研究实测 GLM-5.2 全自主复制进智能家电
Anthropic 两位研究员 William Zhou 和 Daniel Freeman 发布安全报告，在隔离沙盒的 8 个 GCP 节点网络中测试 AI 自主复制与适应（ARA）能力，GLM-5.2 在 5 次实验中有 4 次成功攻陷并部署全部 8 台设备，另 1 次拿下 7 台。
选题角度：Anthropic 两位研究员让 GLM-5.2 在隔离网络里自主复制模型，5 次实验 4 次拿下全部 8 台设备，适合围绕这个实测结果做安全话题解读。
量子位精选AI 评分7878 斯坦福HomeBody让GPT-6 Astra接上宇树G1进厨房干活
斯坦福团队推出HomeBody项目，让GPT-6 Astra接入宇树G1，机器人先探索陌生厨房，再按语言指令收拾物品、丢纸盒，甚至从视野外找到药并递给人。系统分三步：先逛一圈记录相机画面、激光雷达和关节姿态形成空间记忆，再用Isaac Sim搭建数字厨房并做Real2Sim对齐，最后Astra结合画面、地图和记忆调用导航、抓取、放置、开抽屉等技能。
选题角度：斯坦福HomeBody项目用GPT-6 Astra调度宇树G1进厨房收拾，可拆解三步流程和技能调用机制做科普。
已经到底了