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The Batch：927｜极速扩散学习

研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练，Apple团队提出的FAE，通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题，性能与先进模型相当且训练更快。

总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型，包括预训练和微调版本。它输入输出能力强，架构独特，在多基准测试领先，支持工具调用，多家服务商已集成。

当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。

文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开，从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建，还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会，为理解和发展Agent生态提供参考。

OpenAI宣布在ChatGPT中引入Codex研究预览版。它是云端软件工程智能体，能并行处理多项编程任务。自今日起，部分用户可使用，后续将推付费选项。目前处于早期开发阶段，未来计划推更灵活工作流。

新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。

李飞飞创立的World Labs开源核心技术Forge渲染器，可在各设备实时、流畅渲染AI生成的3D世界。它是Web端3D高斯泼溅渲染器，地位似传统3D领域“着色器”，还解决了3DGS渲染难题。

当下大模型在与用户交互时存在不足，来自UIUC与Salesforce的UserBench和UserRL两篇新作，将‘用户价值’量化，把‘可测的交互’转化为‘可训练的策略’，从评测和训练层面推动模型向‘懂用户’转变。

X（原Twitter）开源内容推荐Feed on X召回、精排推理、策略代码，模型参数配置较小，应是简化Demo版。召回用双塔模型，精排用双层Transformer，还介绍了系统架构、模型细节等。

18岁华人小哥Eddy Xu的初创公司Build AI开源了有史以来最大的人类为中心数据集Egocentric - 10K，含10亿帧画面，规模是同类的100倍，场景扩展至工厂。不过其缺乏多模态信息，且human - centric路线也有局限。