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腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
5.8K Star爆火!!在终端里开网页、刷视频、玩游戏，这操作真绝了！
介绍开源工具`term.everything`，它能在终端运行任何GUI应用，像浏览器、游戏等。该项目在GitHub获5.8K star，支持X11和Wayland应用，可远程使用，但画质和性能有局限。
阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的 RIDE 方法论与 RaaS 实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，指出企业中业务与 IT 对 AI 认知矛盾突出。他展示阿里云数字人落地成果，提出 RIDE 方法论，还剖析翻译和 Agent 两种应用模式及落地要点。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
全球图生视频榜单第一，爱诗科技PixVerse V5如何改变一亿用户的视频创作
爱诗科技PixVerse（拍我AI）功能丰富，普通用户可用热门模板整活，创作者有多样创作工具。其最新V5模型在图生视频项目全球排名第一，在多方面技术革新，推动AI视频创作发展。
The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。
Meta和Scale AI闹翻！砸143亿买的高管跑路，业务也合作不下去
两个多月前，Meta豪掷143亿美元收购Scale AI 49%股份，如今双方在团队融合、业务合作方面产生纠葛。原Scale AI高管离职，Meta研究人员抱怨其数据质量低。双方后续发展不尽如人意。
让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。
麻省理工 NANDA 研究发现，只有 5% 的组织把 AI 工具大规模用于生产
麻省理工 NANDA 报告指出，95%企业组织的 AI 投入无回报，仅 5%将 AI 工具规模化用于生产。原因是 AI 系统存数据、适应变化及持续学习能力不足，领导层对 AI 项目信心下降。
狂涨 17.7K star!!智能查询导入、数据可视化、AI 迁移，这款开源数据库图表工具火了！
日常开发中，数据库设计和管理工作繁琐易出错。本文介绍超实用开源项目 ChartDB，它能将数据库结构可视化，AI 帮导出 SQL，有一键导入、AI 驱动导出等特性，开源免费，多种方式安装。