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我最近当 AI 班狗刷抖音，一周里被同一个项目推流了三次。项目叫 MiniMind。打开 GitHub，50.4K stars，持续上涨种。这个项目大致就是：几块钱，几个小时，从 0 开始训练一个几十 MB 的小模型。
01 那个问题 ::: 什么是游戏？ 这个问题比听起来要难。画面逼真不算，操控流畅不算，连开放世界都不算——你还需要有目标，有规则，有「我死了」和「我赢了」的判断。 Alberto Hojel 在 X
作为刚经历答辩的毕业生，那段时间可是和 AIGC 检测周旋了许久。经历了「检测—修改—再检测—再改」的痛苦循环后，终于从 61.7% 降到 0%。这个过程之所以这么让人崩溃，是因为 AIGC 检测真的不讲武德：
5 月 20 日，武汉光谷。极佳视界（GigaAI）在「家庭场景子品牌发布会暨物理通用智能技术发布会」上，给出了一份相对完整的答案。这场发布会公布了五件事：全球首个物理 AGI「双金字塔」体系；家庭场景子品牌「拾光 SeeLight」与首款家庭通用人形机器人「拾光 S1」同步亮相；国内首个真实家庭场景百台部署落地武汉，Q3 起规模化运营；
Anthropic 到底是在哪个节点后来居上，和 OpenAI 拉开距离的？「海外独角兽」的这篇文章，从战略和组织这两个角度，对 Anthropic 的发展做了一次详尽的梳理和还原，分析了：
“这是我见过最激烈的竞争之一，甚至可能是资本主义历史上最激烈的竞争。”这是谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在访谈中对这场 AI 竞赛的评论。著名科技作家 Sebastian Mallaby 甚至直接将 AI 类比为现代的曼哈顿计划。
代码成本趋近于零，产品护城河正在消失。AI下半场，真正决定胜负的，是那套让上万只虾同时稳稳干活的「养虾厂」。
Jim Fan 押注的这条 “先预测世界，再生成动作” 的新路，正是当下具身智能领域最炙手可热的下一代范式 —— 世界动作模型（World Action Models，简称 WAM）。虽然 WAM 正在迅速成为各大顶尖实验室的核心发力点，但业界至今仍然缺乏对它的统一标准和系统梳理。近期，复旦大学可信具身智能研究院，上海创智学院，新加坡国立大学发表了首篇 WAM 的详细综述。
来自西湖大学、浙江大学、西湖机器人等机构的研究团队提出了一种以运动（Motion）为中心的全新双向时空推理框架 HiF-VLA。抛弃冗余的像素级输入，HiF-VLA 巧妙提取低维紧凑的 Motion 向量作为动态先验，在一个创新的「联合专家」模块中，同步完成未来视觉运动的预测与高精度动作序列的生成。
说实话，我原本以为 DeepSeek 的限时优惠会在5月31日结束。毕竟降价75%，打了2.5折，怎么看都像是一波限时引流。5月22号晚上，DeepSeek发了个通知，我看了两遍才确认没看错——DeepSeek V4-Pro永久降价！