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谷歌DeepMind的一个高管，用死对头Anthropic的AI，把一个2003年的游戏硬塞进了iPhone。这个人叫Ammaar Reshi，是AI Studio的产品与设计负责人。跑的是真实引擎，ARM64原生编译，不是模拟器。
GLM 5.2，用AMD芯片也能跑出来了，而且成本只要英伟达的一半。这是推理优化公司Wafer这周公布的一组数据。Wafer用AMD的MI355X芯片跑最新开源模型GLM 5.2，单节点吞吐做到2626 tok/s，单流吞吐也跑到了213 tok/s。
Fable 5重新上线，Arena.ai的Gostev在一段视频中甩出63个3D世界，几乎都是一次成型。看了视频，就连刚加盟Anthropic预训练团队的Karpathy，也直呼没想到。
为了解决这一问题，来自 University of Arizona、Zoom 与 Stony Brook University 的研究团队推出了 VISTA（VIsual Spec-To-App Benchmark）, 首个面向 Visual Spec-to-Web-App Coding Agents 的端到端 Benchmark。
一名员工响应公司号召，一头扎进Vibe Coding的世界里，勤勤恳恳搓出了一个像素风脑腐FPS游戏。没等他心里美完，不经意瞥了一眼。我去，这玩意儿花了我81267美元的token（折合人民币55万元）？？？
来自南京大学 NLP 实验室的 ICML 2026 论文 Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems 指出：在当前主流的 Orchestrator-Executor 多智能体架构中，系统失败往往并不首先来自某个执行器不会干活，
据DeepSeek官方API文档及GitHub仓库信息，一款名为Deep Code的第三方开源AI编程助手近日被收录进DeepSeek Agent工具。该工具面向DeepSeek-V4系列模型做了适配，支持深度思考、推理强度控制、Agent Skills以及MCP集成。截至发稿，Deep Code GitHub仓库显示，该工具收获超1500星、127 fork。
这两天，有位机智的老哥发现，只要把Fable 5的上下文转换成一张张密密麻麻写满文字的图片，再让模型通过OCR读回来，token输入成本最多能省下70%。更离谱的是，不只是普通对话，系统提示、工具文档、历史记录，全都能一股脑塞进图里。
从李飞飞World Labs的50亿估值，到LeCun出走创立AMI Labs的十亿种子轮，再到谷歌Genie 3让文本生成的世界第一次具备实时可交互、可导航的形态，世界模型正在成为AI下一阶段的核心战场。
来自哈佛大学、MIT、IBM、波士顿大学、谷歌、JHU、CMU 和 Kempner Institute 的研究者提出了一个新的诊断性基准：MemoBench。这是首个面向动态环境的「消失-重现」世界建模评测基准，并已被计算机视觉顶会 ECCV 2026 接收。其一作 Haoyu Chen 为哈佛大学计算科学与工程专业一年级硕士生，师从哈佛大学计算机科学助理教授 Yilun Du。