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AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
Airbnb 的 Mussel V2：下一代的键值存储，以统一流和批处理
Airbnb工程团队推出Mussel v2，对内部键值引擎彻底重构，统一流和批处理，简化运维、扩展工作负载。它结合NewSQL后端与Kubernetes控制平面，解决了v1的局限，迁移虽有挑战但成功完成。
The Batch: 866｜GPT-5 起飞遇乱流
OpenAI推出GPT - 5及其系列模型，涵盖多种类型，有新功能与性能提升。但发布中路由器故障等问题让用户失望。它在部分基准测试表现佳，不过抽象推理能力有不足，还回顾了发布历程。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
国产GPU开始造世界！国内首个全栈具身智能仿真平台来了
摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。
谷歌AI的“心脏”长什么样？读懂TPU就够了
文章介绍了谷歌TPU的发展历程，从2015年为解决AI计算效率瓶颈自研，发展到如今成为谷歌“经济支柱”。还对比了谷歌、英伟达、亚马逊的芯片路线，强调谷歌全栈垂直整合策略使TPU在推理时代优势明显。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
混元3D开源端到端全景深度估计器，代码+精选全景数据已上线，在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注，但因全景数据稀缺、球面畸变问题，以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²，通过数据扩充引擎和SphereViT架构，提升性能，展现SOTA表现。