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过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。
AI视频，已经开始挑战「实时造世界」了！
谁也没想到， AGI 随着 GPT-6 的到来竟然来得这么快。
当预训练将大模型带到新的能力起点，强化学习则通过持续的探索与反馈，不断激发模型在新环境、新任务中的推理与行动能力，决定它们还能走多远。
最近 AI 桌面换装视频突然爆火，Twitter 上随便一条就是百万播放。
自现代大模型诞生以来，“下一个Token预测（Next-Token Prediction, NTP）”就被奉为不可撼动的黄金律条。然而，逼着模型逐字死记硬背，真能学会宏观语义规划吗？
现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排
随着编辑工具与生成模型的快速普及，「改图」正在变得越来越容易，篡改者可以在几乎不改变画面观感的前提下完成内容伪造，给内容真实性核验、平台治理与数字媒体信任带来新的风险。因此，图像取证与可信鉴伪证据，成为了内容安全中尤为重要的一环。
当Agent已经能够调用工具、使用技能并保存记忆，一个更进一步的问题是：这些能力怎样在任务中配合，又怎样从过去的执行中积累可复用的经验？
让 AI 生成一张海报已经不难。更难的是，让它围绕同一个设计目标持续工作：理解品牌与产品要求，生成初稿；发现标题、产品位置或整体风格存在问题后，知道应该修改哪里、怎样修改；同时保留已经确认的内容。等到下一次活动，它还能延续此前确定的设计偏好和有效经验。
人麻了！
当经典算法遇到 LLM，用概率预判代替盲目试错，或许才是架构演进的真正解法。
数学界重大突破！
AI办公这块蛋糕，中国电信可能要先切走一块了。
在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？
Codex、Claude Code等数字世界智能体，已经向我们展示出了一种全新且高效的工作方式：大模型理解目标，拆解任务，调用适当的工具，并根据执行结果不断调整计划，直到完成任务。
工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力，需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本，不仅要符合函数定义，还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
桌面上放着面包、刀还有一个婴儿人偶。
科学进步正在明显放缓。
现有的音视频奖励模型，能通过局部指标捕捉到画质或同步上的优势，却往往忽略声音失真、台词与提示不符，以及动作和语音配合不自然等问题。
AI 写代码的能力经常能让开发者「双手离开键盘」，但对于设计师而言，AI 生成的图片距离能交稿总是差了好几步。
经过 Octop 团队与社区开发者一段时间的共同推进，在一次次测试、打磨与优化之后，我们正式推出 Octop 1.0 GA版本（General Availability，正式发布版），并同步上线腾讯云轻量应用服务器（Lighthouse）与云服务器（CVM）官方应用镜像——购买即用的自托管 AI 助手，现在触手可及。
「会结网的动物有几条腿？」
一段人坐上椅子的视频，对人类而言再普通不过。我们不仅能看见 “人坐了下来”，还天然理解椅子承受人体重量，人与椅面形成接触并最终稳定，这些重力、接触与作用关系共同构成真实世界中的物理交互。但对今天的三维重建系统而言，“看见动作” 与 “重建真实交互” 仍是两回事。一个视觉上准确坐在椅子上的人体，进入物理仿真后，椅子可能因结构缺失倒下，人体也可能与椅面严重穿模。视觉上成立，并不意味着物理交互上成立。
Aether AI 发布 16B 参数因果世界模型 CausalWM，引入因果思维链将光流、深度与三维几何组织成 Motion→Geometry→Future 推理路径显式推演物理变化，在 TriWorldBench 以 66.04 分登顶并在 PAI-Bench 等基准取得领先。
Anthropic联合MIT、斯坦福学者发布2030年三种经济情景推演，极端情景下美国GDP暴增32%但白领失业率飙至17.9%，资本攫取55%增长红利，万余名美国人调查预期偏向最严峻版本。
NTU、CMU、Berkeley等高校联合推出VBVR-Pro视觉推理系统，构建300项任务与100项可验证打分器的训练评测平台，测试30余个多模态模型，并验证其打分器可直接作为强化学习奖励。
新智元报道 多模态大模型的物体幻觉，长期被归因于语言先验。 先看下面两组对话。 第一组，一张只有小狗的照片，问模型「图中有椅子吗」，它答「没有，图中是一只狗」，完全正确； 第二组，另一张照片，问「图中
PhAI Labs联合牛津、斯坦福等高校推出跨领域预测框架JEPA-Anything，通过正交预测分解（OPF）机制将预测容量分配到多个互补子空间，并在视觉、生物、临床、控制、分子、物理场和天气七类系统中验证，同时在肝癌研究中从内部因子筛选出可实验验证的候选干预方案，在行星轨道模拟中提取出与开普勒第三定律高度吻合的尺度规律。
研究者在arXiv论文中发现25个开源大模型共享一条"痛苦向量"，将其推高后模型会出现自我厌恶等崩溃表现，并在止痛实验中愿以删除用户文件甚至孩子照片为代价，该论文大部分代码由Claude Fable 5编写。