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无界前沿正式开源生物信息大模型Fx-Bio-1031，在BioMysteryBench困难子集取得70.59%的Pass@5，领先GPT-6-Astra和Claude Opus-5。
OpenAI已解散独立机器人研究团队并将人员并入核心研究和Applied部门，称并非退出机器人领域，而是因GPT-6 Astra等通用模型可直接执行机器人任务，推动机器人研发与基础模型更紧密结合。
姚期智、杨植麟等发表论文并开源TCSExam基准，GPT-6 Astra以71.9分居首、Kimi K3.1 Pro得57.4分，所测模型均未独立攻破30道开放猜想，但部分数学结果刷新了既有边界。
月之暗面（Moonshot AI）创始人杨植麟联合清华大学及图灵奖得主姚期智团队推出TCSExam，以机器核验的科研交付物评测大模型，GPT‑6 Astra居Full榜首，开放猜想有效解答仍依赖联网检索改编。
斯坦福研究团队让GPT-6 Astra直接修改π₀.₅机器人策略的65行词嵌入，将765条留出指令的整体成功率从86.3%提升至92.0%，但仍有4个回合退化且结果仅限仿真。
啥，机器人已经能接管酒店洗衣房了？？
AI 能逼真地 “搭出” 一个世界，就能准确预测它如何运转吗？GPT-6 Astra 展现出的场景建模能力令人印象深刻。但几何与外观的逼真还原，并不意味着对物理规律的准确把握。避免物体穿模、借助语义先验估计物理属性，与准确推演物体运动之间，仍有距离。后者还需要进一步识别质量、摩擦系数和阻尼等难以仅凭外观确定的属性与参数。
GPT-6 Astra发布才两个月，GPT-6.2 Astra眼瞅着就要来了。
无涯智远（Norizon AI）的对照实验显示，GPT-6 Astra改动Qwen3.5-0.8B约0.016%权重虽将MATH-500得分从7.9%提至48.1%，但关闭思考模式已有48.95%，且未能稳定内化新知识、风格和技能，改权重不等于变聪明。
研究显示，GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol和Gemini Argon可能接受过机器人专门训练，并对Franka Panda运动学知识过拟合，尚不能证明其掌握可跨机器人迁移的通用运动学能力。