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如果说 Vibe Coding 让「写代码」这件事从「敲键盘」变成了「和 AI 对话」，那么今天要介绍的这项工作，可能正在把同样的故事在 3D 世界构建 领域重演一遍。
过去几年，视频生成模型在清晰度、运动表现和画面质感上不断进步。输入一句文字，模型已经能够生成颇具电影感的视频。
不建图、不记忆、零训练：coding-agent 被直接扔进屋里，导航成绩反超工业级专用模型。
过去两年，大模型几乎重写了人机协作的默认想象：写代码、查资料、做分析，似乎都能 “一问即答”。但仔细看会发现，当下很多能力并不是模型自己长出来的，而是人为地在外面包了一层又一层框架。
在动画和美术生产中，线稿上色是一个看似基础、却极其依赖细节控制的环节。创作者往往不是简单地把线稿涂上颜色，还需要理解角色身份、遵守局部色块约束、参考前后帧风格，并在连续片段中保持服装、发色、妆容和背景的一致性。
借助高效的相似方案召回，同程旅行不仅能按照用户的人数、时间、预算、座位约束条件找到最佳的直达线路；也能在直达票售罄的情况下，帮助用户快速找到如：车内换座直达、短换乘时间等替代方案。
RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）正在成为人工智能领域最受瞩目的前沿方向。
人类距离真正理解生命还有多远？
AI正在改变软件开发方式。过去需要从零编写的程序，现在可以用自然语言描述需求，再由AI生成代码初稿。
Anthropic 最近发布了一篇博客文章《The AI Native SDLC playbook》，讨论AI进入软件开发之后，整个软件开发生命周期（Software Development Life Cycle，简称 SDLC）应该怎么重做。
DeepSeek Harness(DSH) 的口号，大家应该都有所了解，模型、工具、Skills、会话、沙箱、存储、Agent Loop、调度，甚至 UI，一切皆插件。
如果超级智能有黎明， 我们现在大概在黎明破晓前。 天还没亮，但地平线上已经有光了。
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文《V-RAE: Rethinking Video Latent Spaces for Generation》中提出视频表征自编码器 V-RAE。该方法以冻结的视觉基础模型为编码器，通过轻量级时间池化压缩视频特征，并将具有丰富语义和时间连续性的表征直接用于视频重建、生成与未来预测。
很多人对 AI 开发的理解停留在"让 AI 帮我写代码"。
由华东师大智金院团队孵化的金融原生 Agentic Foundation Model 家族 Mint-Agent 正式发布。在 FinanceAgentBench v2 上，27B 的 Mint-Ag 达到 60.49%，超过 GPT-5.6-Sol 与 Claude Opus 4.8；单题推理成本分别仅为两者的约 22% 和 10%。
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1，在FutureX评测平台上取得了#1、#3、#7三个席位。
AI 能否改进 AI 自己？
AI for Science，正在进入一个新的分水岭。
在线问诊中，一句 “你的脂肪肝不用担心”，背后可能隐藏着什么？
同样的模型，同样的任务，让它执行五遍，再让他自己挑一遍最稳的，效果能有多大提升？斯坦福把这套玩法用在了AI身上，DeepSeek V4 Flash在Terminal-Bench 2.1的成绩从79%一路涨到88%，反超了尖子生Fable 5。而且连做五遍加挑选这一通折腾，价格依然比Fable 5便宜了4-11倍。
这两年，互动娱乐先在线下火了一轮。
最近，一支法国科研团队干了一件听起来像赛博朋克小说开场的事：把来自死后供体的成人脑切片泡在培养皿里，接上一只机械手和一个麦克风。相关论文的标题是：《人类大脑离体培养物的无监督感觉-运动关联学习，使机器人实现动作模仿》。
关于无缝衔接 Claude Code 和 Codex 这件事。
近来文生图模型发展迅速，但每篇工作多是独立地引入一整套模型、数据和训练设计，然后用私有的数据训出来了一个亮眼的模型。
世界模型应该如何评测？答案是：像真实用户一样去 “玩” 它。
顶会可以年年开，但这本期刊不是每个实验室都能进的。
AI 没有抢走任何人的工作。至少到目前为止没有。
8月18日，一篇系统梳理单细胞基础模型的综述预印本挂上 Preprints.org（doi:10.20944/preprints202608.1166.v1），标题是《The Landscape of Single-Cell Foundation Models: Design Principles, Applications, and Open Challenges》，尚未经过同行评审。
香港大学、香港科技大学与腾讯 ARC Lab 联合提出 SCoPE（Sightline-Coordinate Positional Encoding），一套面向视频 DiT 的射线空间位置编码：让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。
训练一切AI的算法，被AI自己判了「死刑」？就在最近，清华大学和宾大沃顿商学院的两位研究者挂出一篇新论文，给了一个优化理论界等了40年的结论——梯度下降想跑到最快，光调步长没用。