清华等三方联合开源具身智能体基础设施 RPent #1
清华大学、无问芯穹、正行创新联合发起并开源具身智能体基础设施RPent。
RPent 面向真实物理世界，将通用大模型的任务理解与规划能力、VLA 等专家模型的精细操作能力，以及记忆、工具和机器人接口连接起来，形成从感知、决策、执行到反馈纠错的完整闭环。
在 LIBERO-PRO 基准测试中，RPent 达到 92.6% 的任务成功率，端到端任务完成速度优化 7 倍以上。该方案由大规模具身强化学习框架 RLinf 的核心团队打造。
演示显示，机器人可将钢珠倒入碗中、双臂协同擦拭盘子，并主动移开遮挡物找到藏在碗下的勺子。当任务变为“将干净餐具放入纸箱”时，智能体会先观察环境再选择放置位置；出现视觉定位偏差时，它会检查结果、排除错误目标并重新定位手中的盘子。
RPent 开源代码发布在 GitHub 的 RLinf 组织下。素材提到，GPT-6 Astra已开始接受真实机器人操作测试。
加州签署七项法案规范 AI 数据中心能耗与水耗 #2
加州州长加文·纽森签署了七项法案，目的是防止 AI 数据中心将公用事业成本转嫁给居民。
这一揽子法律要求加州公共事业委员会为数据中心引入新的费率类别，并强制数据中心为本地电网和水系统的升级付费。
法案还要求拟建的数据中心向地方政府披露其估计用水量，以及能效和干旱规划的相关信息。
数据中心还需满足特定的能源、水和燃料消耗要求，才能获得简化审批流程的资格。
纽森在此前一周签署了一项行政命令，以加快建立 AI "kill switch"。他在新闻稿中表示，在联邦政府走向放松监管之际，社区不得不承受更高的电力需求、电网约束、用水和污染等后果。
OpenAI 提出推进全球 AI 标准建设的路径 #3
OpenAI发布文章，提出建立共享的全球 AI 标准路径。
该公司在文章中呼吁通过协调的评估、报告和治理来提升 AI 安全性。
