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一句话概括：文本世界模型都在比 "生成文本像不像真实环境"，但我们发现文本更接近真实环境的预测反而可能让智能体错得更离谱。把训练目标从 "状态一致" 换成 "行为一致" 后，16 组实验配置下世界模型的轨迹级一致性几乎全面提升，弱智能体离线评测的假阳性率从 42.5% 降到 9.5%。
美国人烦 AI，欧洲人压根不在乎。
赛博义父Tibo，又来给大家送温（重）暖（置）了！！
王云鹤创业后，首次交卷了大模型成果。
DeepSeek，一口气扩招150人！
最近，AI 视频生成领域有一个备受瞩目的变化：视频的生成速度，已经比你看视频的速度都要快了。
在大模型的发展中，提升能力的主要手段一直是 "做大"—— 更多参数、更多数据、更多算力。如今，另一条思路开始受到关注：与其不断堆叠新的层，不如让已有的层再跑一遍。这就是 Looped Transformer。普通 Transformer 的每一层只执行一次，而 Looped Transformer 会把其中一部分层重复执行，让模型在不增加参数的情况下获得更深的计算。
AI算力调度公司Gimlet Labs获3亿美元融资，估值达30亿美元，由Andreessen Horowitz领投，Arm Holdings、微软M12等参投，公司目前专注于将AI工作负载分配至不同类型芯片并帮助客户搭建数据中心。
进入 9 月，新一轮旗舰手机还未悉数亮相，Pro Max 的命名已先在社交平台刷了屏。
AI行业最性感的故事一直在天上：更大的模型、更聪明的Agent、更接近AGI的能力，每隔几个月就把技术的天花板再往上顶一点。