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现代汽车集团以3.25亿美元收购软银持有的波士顿动力剩余9.65%股份，实现完全控股。电动Atlas人形机器人已公开亮相，计划2028年前在佐治亚州现代电动汽车工厂投入使用，初期负责零件排序，2030年转向更重型作业。CEO Robert Playter表示Atlas需1-2天内学会新工厂任务，并达到99.9%可靠性。现代摩比斯参与Atlas执行器生产，关键硬件保留集团内部。

诺贝尔化学奖得主、AlphaFold团队负责人John Jumper在任职近9年后离开Google Deepmind，加入Anthropic。Jumper与Deepmind CEO Demis Hassabis因开发AlphaFold共同获得2024年诺贝尔化学奖，Hassabis感谢二人的"非凡合作"。此前不久，Gemini联合负责人Noam Shazeer已离职加入OpenAI。几周内，Anthropic与OpenAI挖走谷歌两位核心研究者。Deepmind此前还失去了AlphaGo与AlphaZero负责人David Silver，他创办了专注于世界模型和强化学习的初创公司。另有内部传言称，计划6月底发布的Gemini 3.5 Pro可能无法与Anthropic和OpenAI的最新模型竞争。

自学AI工程师兼业余语言学家Tom Di Mino声称破译了青铜时代米诺斯文字"线性文字A"。他于今年1月开始研究，5月22日取得突破：通过分析固定格式的祈祷铭文，识别出符号"*301"（读作"na"），进而解锁动词词根"nawaya"（意为"居住"），发现该文字记录了一种已灭绝的闪米特语，其祈祷文与后世希伯来语祷告相似。相关成果正由罗格斯大学和剑桥大学的语言学家审阅。若获证实，这将是继1952年线性文字B破译后语言学领域的又一次重大突破。

DeepAdapt 发布 ACI（自适应持续智能）运行时学习层，通过将重复工作负载从 GPU 转移至标准 CPU，实现运营成本降低 82%、推理速度提升 33 倍（中位延迟 159 ms）。ACI 在推理时实时学习模型决策、人工修正与反馈，已知请求直接本地 CPU 处理，仅不确定或复杂请求回传底层 LLM。基准测试：token 消耗降 90%、生产级成本降 5.7 倍、准确率 96%（对比无 ACI 的 85%）、每千次决策能耗降 85.7%、规则违规减 4.8 倍。无需微调或重训，即插即用，GPU 依赖随系统成熟递减。该架构先用于云端 LLM 智能体，未来对个人设备同样重要。

OpenAI 正式推出 Codex for Open Source 计划，为开源项目维护者免费提供 6 个月 ChatGPT Pro（含完整 Codex 权限）及专项 API 额度，总价值 1200 美元。无硬性 Star 门槛，个位数 Star 的小项目也可申请。申请需说明具体维护工作、项目真实影响力及资源使用计划。审核采用 AI 加人工滚动处理，通过率较高，整个过程零成本，约十分钟即可完成。

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哈哈，绝了，通过提示词注入让那些通过 AI 提交 PR 并且不人工审查的现出原形！

Greg Brockman 发推介绍 OpenAI 与波士顿儿童医院合作，利用 o3 Deep Research 辅助诊断儿童罕见遗传病，相关成果发表在 NEJM AI。o3 模型虽已发布超过一年，Brockman 感慨如今模型的能力或将带来更大突破。

独立机构如今能用AI做什么，是一年前做不到的？ 加入Luma欧洲、中东和非洲地区副总裁Jason Day，一探究竟。 名额有限： https：//events.pmg.com/aiandtechsandbox/agenda

AlphaFold关键人物、诺贝尔奖共同得主John Jumper宣布离开工作近9年的Google DeepMind，加入Anthropic。他在声明中感谢Demis Hassabis让其博士毕业后仅6个月就领导AlphaFold团队，并表示GDM是特别的地方。主推文评价此举对Google是巨大损失，对Anthropic则是疯狂胜利。

智能的一种定义是样本效率，但近年AI进步主要靠扩充数据分布和增加算力。强化学习本质是合成数据生成--投入大量算力通过验证器筛选"好"数据，再训练模型预测正确输出。这一过程需要每个领域和技能的海量人类专家示例，数据行业年收入已达数十亿美元。近日Epoch报告，开源模型仅落后前沿闭源模型4个月，原因在于数据可从公开API蒸馏，而超参数等不易复制。人类一生接触约2亿token，前沿模型训练在数十到数百T token之间，相差近百万倍--机器人、自动驾驶等领域同样存在巨大效率差距。

gemini3还是不行啊，怎么把白条识别成泥鳅。。 影响我的钓鱼记录App 😂

对"循环工程（loop engineering）"趋势有许多想法。 我用我的写作智能体花了几分钟总结了我的一些研究、笔记以及与学生们、创始人们和初创公司的讨论。 还处于非常早期，但智能体的新工作方式即将出现，能力将有阶跃式变化。

AI编程圈出现新主张：不应再手动提示编码智能体，而应设计循环自动完成提示、读取输出、判断完成，并在出错时重新提示。Boris Cherny（Claude Code创建者）和Peter Steinberger均持此观点。文章梳理了循环的五种演进形态（ReAct、AutoGPT、ralph loop、/loop与/goal、编排），并拆解六大组装部件：触发机制、隔离工作区、项目上下文记录、工具连接、独立验证智能体等。核心转变是从编写代码升级到编写驱动代码的系统。

2024年诺贝尔奖得主John Jumper宣布离开效力近9年的Google DeepMind，加入Anthropic（先休息一段时间）。他因与Demis Hassabis共同领导AlphaFold团队获奖，此次离职紧随Noam Shazeer之后。推主Yuchen Jin对此表示惋惜，并质疑Google DeepMind人才流失现状，称原本对Gemini寄予厚望。

NEWS： 德州交通局执行主任马可·威廉姆斯表示，特斯拉的Cybercab证明了交通的未来已经到来。 他还表示，Cybercab将在未来几个月帮助"大幅扩展"特斯拉Robotaxi的运营。 • 没有方向盘。 • 没有油门。 • 没有刹车踏板。 • 完全通过触摸屏控制。 特斯拉Cybercab将改变道路的面貌。

开发者 Theo 让 Codex 通宵处理 GitHub 仓库中过时的 PR：自动分诊判断价值，关闭无用的，复活过时的。每个被复活的 PR 同时运行两个线程--Build 线程负责修复冲突和更新代码，Review 线程负责审查代码，形成写手+审稿人的双保险，降低单点幻觉风险。人类只需在关键节点做决策。工作流将仓库维护从个人拖延症转变为 agent 排班制度，实现"睡觉时自动干活，醒来只看决策"。主推文作者拆解出三步：Triage 分诊、关闭无用、复活并行推进，可直接复制使用。

美国政府上周以国家安全为由迫使Anthropic撤下其最新模型Fable 5和Mythos 5，起因是亚马逊研究人员发现可绕过Fable 5护栏的方法。网络安全研究者签署公开信批评此举危险，Anthropic则指出其他模型也存在相同越狱。TechCrunch的Equity播客探讨该禁令对开发者和Anthropic IPO的影响，并指出可能意外有利于其品牌。

AlphaFold 团队负责人 John Jumper 宣布，在 Google DeepMind 工作近 9 年后决定离职，将加入 Anthropic（先休整一段时间）。DeepMind CEO Demis Hassabis 表示，过去 9 年与 Jumper 的非凡合作改变了世界，AlphaFold 展示了 AI 在科学与医学领域的巨大潜力，并为 AI 造福人类指明了方向。Jumper 回忆，Hassabis 在他博士毕业仅 6 个月后就大胆让他领导 AlphaFold 团队，感谢团队教会他如何做伟大的科学。

美国政府在上周末前强制Anthropic撤回两个最新模型Fable 5和Mythos 5，理由是国家安全担忧，起因是Amazon研究人员据称找到绕过Fable 5防护栏的方法。网络安全研究人员随后签署公开信批评此举危险，Anthropic指出同样越狱方法也存在于其他模型。该禁令引发对Anthropic平台开发者及IPO前景的讨论。