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。
Hugging Face BlogAI 评分2222 AutoSynthData：为企业的 AI 智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例和更强教师的成功经验，自动生成并验证新的训练任务，将企业智能体的能力短板转化为训练数据。该方法通过诊断评估提炼"能力规格卡"，生成的任务需满足可行性、真实性和难度三项要求，并配有校验器判定轨迹是否成功。团队以 EnterpriseOps Gym 数据集演示了该流程，模型提升后课程会自动转向仍难掌握的能力。
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。
量子位AI 评分2222 DeepSeek 知乎独家发文，首次公开 V4.1 Agent 训练沙盒基础设施 DSec
DeepSeek 在知乎独家发布技术长文，首次系统阐释支撑 DeepSeek-V4 全部训练、评测与数据预处理流程的沙盒基础设施 DSec，相关技术报告已公开至 arXiv，由 DeepSeek 联合清华大学发布。
The DecoderAI 评分3131 Nvidia 的 SoL-Pi 系统通过优化 harness 将编码智能体 token 用量削减近一半
Nvidia 研究团队提出 SoL-Pi，用研究型 AI 分析智能体执行轨迹并自动改写 harness 控制逻辑，在 EdgeBench 上相比 Codex 节省 50% token、相比 Claude Code 节省 54.3%。
Hacker News · AI 高分帖AI 评分6262 DrivingBench 让前沿模型操控丰田 Corolla 跑锥桶赛道
DrivingBench 把前沿模型的输出接入一辆丰田 Corolla 的方向盘、油门和刹车，在固定锥桶赛道上评测其驾驶能力。评测指标包括沿赛道中心线的进度、GPS 速度积分得到的距离、完成时间、接受的 set_motion 与 stop_now 指令数，以及按标价计算的 token 与成本，同一对话最多尝试 3 次。
量子位AI 评分3636 DeepSeek 公开 Agent 训练系统 DSec 论文，梁文锋署名
DeepSeek 公开梁文锋署名的 Agent 训练系统 DSec（DeepSeek Elastic Compute），每秒可产生 5000+ 个沙盒、一天 300 万个，峰值同时运行 38 万个。
量子位AI 评分7272 阿里达摩院 DAMO RADAR 登上 Science，一个模型诊断腹部 146 种病
阿里达摩院联合浙大一院等医院的通用腹部影像 AI 模型 DAMO RADAR 登上 Science，覆盖 18 种解剖结构、146 种疾病，模型、代码、技术框架全部开源。
NVIDIA BlogAI 评分3030 曼彻斯特大学用 NVIDIA Earth-2 预测全英空气污染
曼彻斯特大学团队基于 NVIDIA Earth-2 的生成式模型 Earth-2 CorrDiff，用一年英国逐小时污染模拟数据训练出覆盖全英、分辨率 2-3 平方公里的空气污染模型，在 Isambard-AI 单节点 8 块 GPU 上仅用两天完成训练。