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想清楚再动手：具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
图解Vllm V1系列4：加载模型权重(load_model)
文章聚焦vllm加载模型权重的流程。从入口函数切入，详细分析DefaultModelLoader的工作步骤，包括初始化模型架构和实际加载权重，还给出各步骤代码及作用，为想操作load_model的人提供框架。
微软 CEO吹爆「智能体」：AI不仅要“杀死”SaaS，操作系统也会“格式化”重来
微软CEO萨蒂亚·纳德拉在Build 2025大会后深度访谈，回应‘SaaS已死’论，抛出‘零成本智能’和‘无代码操作系统’愿景，还阐述了AI智能体、SaaS变革等观点，强调微软全面押注AI。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5，提供长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力，效果显著，相关代码已开源。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
Anthropic 反杀 OpenAI，LLM 企业市场新格局
Menlo Ventures 报告显示，Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能，支出从训练转向推理。
Scaling没有墙！Anthropic CEO：AI实验室真相远超公众想象
Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议称Scaling Law未撞墙，2026年将激进加速。他用棋盘稻米寓言比喻，称当前处第40格，前39格增长只是前奏。还透露代码生成是AI能力爆发指标，Anthropic或在RSI取得进展，且重视人才文化。
Paper2Page: 让每一篇论文都能“自己长出”一个项目主页
AI领域论文众多，研究者难让工作脱颖而出，精美项目主页很重要但制作繁琐。AutoPage是多智能体协作框架，能将论文一键转为项目主页，经三步协作，在速度、成本、质量等方面表现出色，代码已开源。