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具身开发最大的内耗：仿真写一套，真机重写一套。 CMU 与 Genesis 团队开源 Eden： - 一套任务定义直通 Sim-to-Real - 释放 Genesis GPU 并行物理内核 - 刚体、软体与灵巧操作零二次封装 仿真跑通的控制策略，真机直接吃。

关于AI内存短缺最令人震惊的一点是，普通DRAM的每GB单价如今已高于HBM，这充分说明了需求正在多大程度上重塑市场格局。 而且AI所需的远不止HBM，以下是六类内存和存储的详细构成： • SRAM（3,000美元/GB）：用于AI推理的超高速片上内存 • HBM（20 美元/GB）：为 GPU 提供数据的高带宽内存 • DRAM（25 美元/GB）：服务器、个人电脑和手机的工作内存 • NAND（0.30 美元/GB）：用于存储 AI 上下文和推理数据的闪存 • HDD（0.016 美元/GB）——用于海量 AI 数据集的低成本大容量存储 • 磁带（0.008 美元/GB）——用于 AI 数据归档的长期存储 涉及这些层面的公司包括 $MU、$SKHY、$SNDK、$STX、$WDC、$IBM、$NVDA 和 $CBRS。

【OpenAI与Shield合作，帮助技术人员交接旧系统门户工作】 为IT服务商开发AI操作系统的Shield，在Forge平台上使用OpenAI的GPT-6 Astra。 Forge的AI工程师把任务派给计算机操作智能体，由智能体操作没有API的旧系统门户。 技术人员可以设定哪些操作由智能体独立完成，哪些需要人工审核或者批准。 Shield表示系统已经上线，每月运行数千次，速度比之前的计算机操作模型平均快35%到40%。 电话、上门和远程桌面类任务仍然需要人工，远程桌面流程正在测试。 我猜测没有API的旧门户是IT外包里最难自动化的一块。 来源：Inside AI · 2026-11-14

不知不觉已经陪 gpt 两年零十个月了。。。虽然一直在吐槽 gpt，但是也不得不承认，它确实也帮助我了很多，总之，怀着感恩的心吧，谢谢你，ChatGPT。

Open source models on top again. Deepnote tested 12 models in 50 professional situations where an agent must independently decide whether and where to speak up. DeepSeek V4.1 Flash scored 6.35 out of 10, surpassing Claude Haiku 5.5 (6.05), Gemini 4 Argon (5.60) and Grok 4.7 (4.51). GPT-6 Astra takes first place with a score of 8.97.

Gpear Everyone. @tradeonpear is building around market ideas and user participation . The concept is simple enough to understand but broad enough to explore. That’s a good combination.

Your AI agent can now build, light and render a 3D scene end to end, and the engine it drives is free and open source. 🔥 It's called 67js, by CodePawl. You prompt Claude Code, Codex or Cursor, and the agent works through an MCP server: places objects, sets lights and fog, checks PNG previews, then renders a still or an MP4. It's catching on fast: 633 GitHub stars and about 4,100 npm downloads last week. Setup is one prompt to your agent, or a Claude Code plugin. MIT licensed, needs Node 20.19+ and a local Chrome, and falls back to CPU if you don't have a GPU. Good call on safety: the MCP server accepts no arbitrary code and no remote asset URLs, only scene data and the GLB files you point it at. The catch is it's pre-1.0, ships a new minor version about every week, and a minor can break the API. Great for product shots and explainer clips today, too early to build a pipeline on. 🔗 Link in the first reply 👇