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收到面壁智能的内测邀请，我翻了翻产品逻辑，发现它想解决的问题和我当时的处境一模一样。AI 能不能不只是回消息，而是做项目。AI 能不能记住规则，能在你睡觉的时候继续干活，能自己发现你漏了什么。
有一套配置能让Claude自动发现错误、自动修复、并且记住不再犯同样的错，Boris Cherny详细解释了这套配置。Boris Cherny（Claude code创始人）最新采访爆料cc团队内部已经停止人为修复 Claude 的错误，他们现在让 Claude 自己修复它们
![[翻译] AI Agent 的 Zero Trust 框架｜Anthropic 安全白皮书](https://www.aitntnews.com/pictures/2026/5/28/a5aa95a5-5a65-11f1-add0-fa163e47d677.webp)
Zero Trust 是一套安全架构，核心前提很简单：不信任任何东西，必须验证一切
医学AI会写解释，但不代表它真的“看到”了关键证据。
从数学、代码、复杂推理，到多轮工具调用，大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后，RL 不再只是一个算法问题，同时更加是一个系统问题。
当下视频生成模型正在快速逼近真实世界的画面质感，但一个现实瓶颈也越来越突出—— 那就是分辨率越高，生成所需要的时间就越长。
一个号称「零污染」的新基准 DeepSWE，用113道原创题撕开了旧编程榜单的遮羞布。
刚刚，英伟达再次甩出一份炸裂财报：单季营收816亿美元，光数据中心一项就占了92%。但真正应当注意的，是财报中一个一年翻了近29倍的数字。它背后，是英伟达正在悄悄完成的身份转换：从「卖铲子的人」，变成整条AI产业链的「收租人」。
迈入今年618大促周期，各大电商平台纷纷加码AI购物，智能选购成为各家角逐的新焦点。
在具身智能快速发展的今天，机器人已经不再满足于「看见」刚体物体，而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门，到服务机器人整理抽屉，再到工业场景中的工具操作，大量真实世界目标都属于关节物体（Articulated Objects）。