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谷歌DeepMind研发的DreamerV3实现重大突破：无需任何人类数据，通过强化学习与「世界模型」，自主完成《我的世界》中极具挑战的钻石收集任务。该成果被视为通往AGI的一大步，并已登上Nature。
从Google Glasses到HoloLens，再到近几年雷鸟创新、Even Realities、影目、星纪魅族、Rokid等陆续发布量产产品，AR眼镜在不断刷新其轻薄程度。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
随着 AI Agent 元年的到来，一个新的趋势正在兴起：初创公司提供工具，帮助雇主打造一支机器人队伍。
还记得之前推荐过一键生成网页代码的 readdy.ai(好用到哭！AI神器Readdy，一键生成网页代码，前端工程师要失业了？)，如今这样的神器市场上已冒出一大堆。我们做个详细点的对比，然后根据不同的用户场景，做出一些推荐。
在基于物理世界的真实场景进行视觉问答时，有可能出现参考选项中没有最佳答案的情况，比如以下例子：
如果你让当今的 LLM 给你生成一个创意时钟设计，使用提示词「a creative time display」，它可能会给出这样的结果：
如果你已经读过我们上一篇经典长文《DeepSearch/DeepResearch 的设计与实现》，那么不妨再深挖一些能大幅提升回答质量的细节。这次，我们将重点关注两个细节：
简单来说，它改变了 MCP 的数据传输方式，比如说，以前你在跟一个人用MCP的传输人方式打电话需要一直保持在线（SSE需要长连接），新的方式你可以随时发消息等回复（普通的HTTP请求，可以流式传输）。
在全球AI技术加速重构产业格局的浪潮中，AI for Science（AI4S）赛道明星企业深度原理 Deep Principle 近日正式宣布完成亿元级Pre-A轮战略融资，本轮投资方包括联想创投、联想之星、锦秋基金、BV百度风投、启高资本，公司股东高瓴创投与线性资本持续追加投资，明德资本担任独家财务顾问。