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最近，一个来自清华大学与中山大学的团队（Rath Team）把他们的解法开源了，叫OpenRath：这是一个像PyTorch的多智能体、多会话运行时。它的主张是：别再围着Agent转了。真正该被当成一等公民的，是Session。
GlobalGPT 是一款很典型的 AI 套壳产品，一份订阅访问市面上几乎所有主流 AI 模型，目前全球累计用户超过 300 万，ARR 做到 1000 万美金。创始人李焕之，律师出身，2022 年开始连续创业，经历了 LegalDAO（Web3 法律社区）、LegalNow（AI 法律产品）的两次pivot后，在 2024 年初团队现金流只剩 1 个月时做出了 GlobalGPT。
自动驾驶世界模型的研究目标已经从单纯预测未来视觉帧，扩展到构建可用于场景理解、空间定位和后续决策的世界表示。如果模型只能生成外观上合理的未来图像，却无法回答场景中有哪些目标、目标位于何处，以及不同视角下的空间结构如何变化，那么它仍然缺少对三维驾驶环境的显式建模能力。
LLM Agent 做长任务时，真正让人头疼的往往不是模型不会推理，而是上下文开始失控：前几步还很清楚，后面就忘约束、丢状态、重复试错，最后把任务跑成事故现场。
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
空间智能与世界模型初创公司知天下（苏州）人工智能科技有限公司（以下简称“知天下”）近日已完成天使轮融资。知天下是一家专注于高斯泼溅（3D Gaussian Splatting，简称3DGS）三维重建与生成技术的AI企业，于 2024 年初推出 3DGS 免费重建与发布服务
Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。
就在前两天，斯坦福大学等机构发布了一个名为 GPIC（Giant Permissive Image Corpus，巨型开放图像语料库）的数据集。
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。