2月24日·FARS 228小时狂肝100篇论文，AI科研工厂吓坏博士生

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FARS 228小时狂肝100篇论文，AI科研工厂吓坏博士生

Analemma（日行迹）打造的AI全自动研究系统FARS在228小时28分33秒连续运行中，自己提假设、做实验、写论文，共生成244个研究假设，产出100篇短论文，平均每2小时一篇，烧光114亿Token。FARS通过Idea、Planning、Experiment、Writing四阶段流水线作业，实时展示Deep Research过程。网友惊叹其工业级吞吐量的同时，也引发焦虑：计算机博士生担忧”论文都能量产了，我们还能干什么”。FARS的直播仍在继续，计划持续一个月，被视为跳出传统科研范式的硬核”真人秀”，标志着AI科研自动化进入新阶段。来源：微信公众号【机器之心】

千寻智能融资近20亿破百亿估值，具身智能赛道再升温

具身智能头部企业千寻智能连续完成两轮融资近20亿元，估值强势突破百亿大关，成为赛道”百亿俱乐部”核心成员。本轮融资阵容豪华：云锋基金、红杉中国、混沌投资等超一线机构入局，宁德时代、汇川技术、TCL等产业资本协同加注，国有资本鼎力支持，老股东全部大额追投。千寻智能开源的Spirit v1.5模型已成为首个性能超越Pi0.5的中国开源模型，具备强大零样本泛化能力。公司自研可穿戴数采设备将成本降至传统1/10，累计获取超20万小时真实交互数据，全球首条人形具身智能产线已在宁德时代投运。来源：微信公众号【机器之心】

DeepMind推翻”智能体越多越好”神话，定量Scaling原则出炉

Google DeepMind新研究挑战”增加智能体就能提升性能”的固有认知，通过对180种智能体配置的大规模评估，推导出智能体系统首个定量规模化原则。研究发现，多智能体系统并非万能：在可并行化任务（如金融推理）中，集中式协调可提升80.9%性能；但在严格顺序推理任务（如规划）中，多智能体反而导致性能下降39%-70%。独立多智能体系统会将错误放大17.2倍，而集中式系统仅放大4.4倍。团队还开发了预测模型（R²=0.513），可根据任务属性预测最佳架构，正确识别87%未见任务配置。研究标志着智能体扩展从启发式走向科学量化。来源：微信公众号【机器之心】

黑客挖出MacBook隐藏传感器，AppleCare理赔或无处遁形

开发者通过IOKit HID接口发现MacBook Pro隐藏有加速度计和陀螺仪，可实时读取三轴加速度、三轴角速度、开盖角度及环境光数据，甚至能捕捉手腕贴近时的微弱心率振动信号。苹果未公开该API，传感器属于SPU（传感器处理单元）体系，推测芯片为Bosch BMI286。网友担忧苹果可能用这些数据判断用户申请AppleCare赔偿时是否摔过电脑，因为标准保修不含意外损坏。目前已在M3系列MacBook Pro上证实，英特尔和M1芯片机型未配备。该发现引发隐私与保修政策争议。来源：微信公众号【机器之心】

DeepSeek节后GitHub更新，华尔街预警”第二时刻”

DeepSeek员工节后上班首日，GitHub仓库”awesome-deepseek-integration”迎来密集更新，维护者Huang Panpan合并大量PR，新增LobeChat、BibiGPT、SkyPilot等集成项目。虽然此次更新仅为API集成文档维护，但CNBC直接发文预警纳斯达克可能迎来”DeepSeek第二时刻“——此前V3和R1发布时，英伟达股价曾暴跌17%、蒸发6000亿美元。春节档期间，智谱、Minimax、字节、阿里等接连发新品，唯独DeepSeek按兵不动，全球AI圈对其V4模型万众期待。分析认为，若V4发布，可能再次冲击美股科技股估值体系。来源：微信公众号【量子位】