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《读佳》独家获知，Soul将推出专为交互场景打造、超具活人感的语音合成产品“Loxinity（洛希无限）”，和市面上面向配音、短视频的TTS不同，这套模型从底层瞄准实时交互场景，主打强活人感。它支持单人配音、多人对话两种模式，配套音色克隆、音色设计等工具，还开放API接入。Loxinity下辖语音合成模型Loxi Speech和视频生成模型Loxi Avatar。
OpenAI发布GPT-6.1 Terra，每百万token输入1美元、输出5美元，较上代大幅降价，并强化视觉理解、写作和电脑操作；Agents’ Last Exam中追平GPT-6 Astra且速度快3倍以上，第三方评测幻觉率由88%降至38%，现已全面开放。
视频生成模型的视觉质量不断提升，但当前主流视频扩散模型仍面临两项根本局限。第一是物理规律约束不足：模型从像素中学习世界的视觉表象，却缺少物理方程的显式约束，画面看似合理，实际却不符合物理规律。
港科广新基准UI2App以600张静态截图评测模型推断并实现应用交互的能力，Gemini 3.1 Pro Preview以73.2分获视觉还原第一，但Claude Sonnet 4.6以36.8分居交互推断首位，跨页面状态仍是参评模型共同难点。
AI原生娱乐正从角色聊天走向地图化、多人参与的互动叙事：All Football Inc.的Worldo以可编辑人物、地点和故事事件构建共享虚拟世界，快看漫画Livo与Saylo则探索持续演化、视觉化和多人互动。
看一段房间视频，视觉语言模型（VLM）能够认出桌子、椅子和柜子。但在它的内部，这些物体是按颜色、形状组织在一起，还是形成了一张包含邻接关系的空间地图？
近年来，Loop Transformer 逐渐从简单的模块复用走向更复杂的分层循环计算，探索如何通过共享参数持续更新模型状态。一个自然的问题是：当模型开始看图，这套机制还成立吗？
Scale AI与Elorian发布Humanity’s Sixth Sense（HSS）基准，以522道图像和视频题测试多模态模型的直觉式视觉推理，25个模型均显著落后于人类，榜首GPT-6-astra得分53.6%，人类达93.1%。
团队提出免训练评测方法RAVEL，通过带稳定项的PCA白化和局部图像块匹配提升视觉编码器评测准确性，在三个LLM上的平均Spearman相关系数达0.85，并开源210个MLLM权重。
过去几年，“基础模型” 已经彻底改变了自然语言处理和计算机视觉。一个很自然的问题随之出现： 物理世界是否也能拥有类似的基础模型？