在 Text-to-Video / Image-to-Video 技术突飞猛进的今天，我们已经习惯了这样一个常识： 视频生成的第一帧（First Frame）只是时间轴的起点，是后续动画的起始画面。
作者在包含 50 多个任务的多个仿真和真实世界场景中评估了 SpatialActor。它在 RLBench 上取得了 87.4% 的成绩，达到 SOTA 水平；在不同噪声条件下，性能提升了 13.9% 至 19.4%，展现出强大的鲁棒性。目前该论文已被收录为 AAAI 2026 Oral，并将于近期开源。
DeepWisdom研究团队提出：视频生成模型不仅能画画，更能推理。 为了验证这一观点，团队推出了VR-Bench——这是首个通过迷宫任务评估视频模型空间推理（spatial reasoning）能力的基准测试
Anthropic发布了Programmatic Tool Calling（PTC）特性，让Claude通过代码编排工具执行，降低token消耗、减少延迟并提升准确性。
想象一下这个场景： 一个寂静的深夜，你满怀期待对游戏里的AI说：“去睡觉吧”，它却径直走向餐厅，在椅子坐下了；你再次尝试：“帮我暖一下被窝？”它用合成语音温柔地回应“好的”，身体却僵在洗手间，纹丝不动。
AI 创业卷出新高度，AI 都可以自己设计芯片了。
天才少年用AI日筛十亿分子！奥特曼恩师支招：不买模型卖授权。
最近,这家由两位丹麦年轻创始人打造的公司宣布完成了 1800 万美元的 A 轮融资,由 Alt Capital 的 Jack Altman 领投。加上此前 320 万美元的种子轮,Parahelp 总共融资超过 2100 万美元。更有意思的是,他们的客户流失率为零。是的,你没看错,零流失率。在 SaaS 领域,这几乎是不可能完成的任务。这让我非常好奇:他们到底做对了什么?
就在前天，DeepSeek 一口气上新了两个新模型，DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。
当你阅读《红楼梦》《哈利·波特》《百年孤独》等长篇小说时，读着读着可能就忘记前面讲了什么，有时还会搞混人物关系。AI 在阅读长文章的时候也存在类似问题，当文章太长时它也会卡主，要么读得特别慢，要么记不住前面的内容。
