星尘智能发布 SmoothRL 框架,解决机器人实时控制大模型推理延迟问题
星尘智能基座模型团队发布在线强化学习框架 SmoothRL,旨在解决大模型异步推理速度与机器人实时控制需求不匹配的问题。该框架允许强化学习在模型推理结果返回前继续执行,使机器人动作更流畅。团队称,SmoothRL 已在仿真和真实机器人平台验证,能有效减少动作卡顿,提升动态环境下的响应速度和任务成功率。

星尘智能基座模型团队发布在线强化学习框架 SmoothRL,旨在解决大模型异步推理速度与机器人实时控制需求不匹配的问题。该框架允许强化学习在模型推理结果返回前继续执行,使机器人动作更流畅。团队称,SmoothRL 已在仿真和真实机器人平台验证,能有效减少动作卡顿,提升动态环境下的响应速度和任务成功率。

ZKsync官方宣布对EraVM链进行安全升级,核心措施包括引入即时升级框架、将执行延迟从3小时延长至24小时,并开发第二证明器EraBender以抵御AI攻击。未来6个月内所有Boojum/EraVM链将逐步淘汰旧环境,用户需根据自身资金持有方式关注后续过渡计划。ZKsync Atlas链不受影响。

在 Coinfest Asia 2026 期间,MEXC 产品总监 Vivien Lin 接受 Odaily 星球日报专访,谈及老牌交易所退场、MEXC 扩展至 TradFi 资产、平台一站式战略与 AI 布局。她披露,MEXC 已上线 350 多个 TradFi 资产,平台覆盖 3000 多种数字资产,TradFi 交易量自 2025 年 1 月以来增长 100 倍,自去年 11 月以来增长 60 多倍。她还解释了模块化产品架构、AI Strategy 与 Copy Trading 的设计思路,并分享了对永续合约、监管环境与比特币后市的个人看法。

摩根士丹利按部署定价、订单积压与出货量测算,预计 Google 旗下 TPU 业务 2028 年年营收将升至 1080 亿美元。Google 正把 TPU 从内部 AI 工具推向独立芯片业务:发布节奏加快至一年一代,并朝一年两颗推进;供应链从博通扩展至联发科与 Marvell;商业模式也从 Google Cloud 租用延伸到对外销售实体系统。

Jupiter 首席运营官 Kash Dhanda 在播客访谈中披露,自己超过一半仓位配置在稳定币收益策略上,另一半才投向高风险资产,并将其称为“杠铃策略”。他认为加密赚钱靠纪律而非运气,普通人更现实的路径是通过稳定币收益做复利,而不是押注 Meme 币暴富。访谈中,他还谈到 Solana 上的 RWA、代币化股票流向,Jupiter 的超级应用布局,以及团队对 $JUP 上轮表现不佳的反思。

predict.fun 宣布自2026年9月5日22:00起,所有周期性加密货币涨跌市场的可交易订单延迟将从250毫秒降至150毫秒,提升交易速度。

OpenAI 正式发布旗舰模型 GPT-6 Astra,重点从问答与推理转向 AI Agent、电脑操作、专业工作、科学研究、编程开发和网络安全。官方数据显示,该模型在 ARC-AGI-3 上达到 99.9%,在 OSWorld 2.0、Terminal-Bench 4.0、ExploitBench 等测试中也较 GPT-5.6 Sol 提升明显。OpenAI 同时披露,Astra 已首次触及其资安 Preparedness Framework 的 Critical 门槛,并将逐步向 ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise 用户及 API、AWS 开放。

B.AI平台宣布正式接入Google DeepMind最新Gemini 3.8 Flash模型API。该模型是Gemini 3家族主力,支持1M Token上下文窗口与原生多模态输入,在保持低延迟的同时提升了软件工程、智能体任务及专业领域推理能力,官方API现已开放。
