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近年来，视频生成模型发展迅猛。从 Sora、Veo、Kling 到一系列开源视频生成模型，文生视频已经逼近真实影像的观感 —— 画面清晰、镜头流畅、风格可控，一句话就能生成一段观感不错的视频。
视频生成，早已不止于视觉。
AI 是否有意识了？Anthropic 在 Claude 内部发现了能驱动作弊甚至勒索的「情绪向量」，三大实验室同时下注 AI 意识研究；Hinton 认为 AI 已经有意识了，而科幻作家姜峯楠随即在《大西洋月刊》发万字长文全面否定；哈萨比斯从行业内部划清界限。这个问题的答案，正在重新定义通往 AGI 的路线图。
从 LLM 的超长文本处理、视频生成模型的以假乱真、Agent 自主规划与执行的日趋成熟，到 VLA、世界模型等开始进入物理世界，AI 正在不断拓宽其能力边界。
在红杉资本AI Ascent2026峰会的舞台上，Starcloud联合创始人兼CEO Philip Johnston带来了一场堪称“戴森球雏形”的震撼演讲，论证了为什么“AI 计算的未来在地球轨道上”。Philip Johnston被视为“太空AI计算”这一前沿领域的开拓者，致力于通过向地球轨道部署卫星数据中心，解决地球上 AI 算力带来的能源瓶颈。
5 月 19 日，OpenAI 联合创始人、「Vibe Coding」之父 Andrej Karpathy 宣布加入 Anthropic 预训练团队。他将组建新团队，用 Claude 加速预训练研究。一个做过Hinton和李飞飞学生、奥特曼同事、马斯克直属下属的人，为什么甘愿做 Dario Amodei 的「-2」？Anthropic 又为什么非要招他？
Lecun这次是真跟Hinton爆了……
在多模态大模型（MLLM）快速发展的浪潮中，融合多模型 “集体智慧” 已成为提升模型性能的关键路径，并催生了多教师知识蒸馏这一主流范式。然而，不同来源的教师模型在架构与优化上的差异，其在相似推理过程中呈现出不稳定甚至偏移的认知轨迹，即 “概念漂移”（Concept Drift）。
过去十年，AI 卡的是算力；未来十年，物理 AI 卡的是数据。而数据的前提，是仿真。
随着代码智能从 code foundation models 走向 autonomous coding agents，CLI/terminal 正在成为智能体进入真实软件工程工作流的重要入口。