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GLM-5.2 正式发布：开源之王来了，摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布，主打长程任务能力，有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色，与顶级闭源模型差距缩小，还解决了超长上下文计算成本问题，同时应对了模型‘作弊’情况。
刚刚，国产Agent模型闯入全球第一梯队！限时免费
昆仑万维发布SkyClaw-v1.0及其轻量版SkyClaw-v1.0-lite Agent模型，性能达全球第一梯队，价格仅主流顶尖模型一半甚至更低，适配主流Agent框架，还兼容OpenAI接口，现限时免费，后续将逐步开源。
胜率直逼人类大师！这套Agent揭开中国AI「玄学真相」
在无信息泄漏的术数题库中，Claude、GPT等主流模型准确率低，而Tianfu Agent系统将准确率提至50%，逼近人类Top20选手。它采用多Sub - Agent协作等策略，还在工具管理、规则使用等方面有创新。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
最新风口Harness，李开复、陆奇已重金入场
养虾人面临Token费钱、长程任务不靠谱问题，行业浮现Harness群体多智能体解决方案。OpenAI、Anthropic等顶尖玩家发现需更高约束系统。明日新程获陆奇、李开复投资，李笛团队将推新产品，检验群体智能能否走向C端。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
The Batch: 931 | 统一视觉媒体的单一分词器
Apple团队开发多维分词器AToken，可将图像、视频、3D对象映射到共享token空间，统一处理视觉媒体。它由预训练编码器和解码器组成，经多阶段训练，在多任务上达或接近先进水平，为视觉模型带来通用性。
人跑光了，AI视频炸了！马斯克狂发推：Grok Imagine三金封神
xAI的Grok Imagine在DesignArena视频排行榜上，拿下视频竞技场、图像转视频和视频编辑三项第一，远超谷歌Veo 3.1、Sora等对手。它进步迅猛，靠聪明设计取胜，还将推动AI从“蛮力计算”向“智能理解”转变。
视频生成太慢？英伟达、谢赛宁等发布TMD框架，实现70倍加速
大规模视频扩散模型采样效率低，应用受限。英伟达联合谢赛宁等提出TMD框架，将大型视频扩散模型蒸馏为少步生成器。实验显示，TMD能实现超70倍加速，质量损失小，用户也更偏好其生成的视频。