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字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
实测新版LiblibAI：终于把模型、生图、工作流塞进一个碗了
本文实测新版LiblibAI，它上线多个模型，添加视频特效玩法。从“找模型”网站变为“AIGC流水线”平台，界面风格转变。虽有亮点，但也存在出图慢、模型惊喜感弱、页面卡顿等问题。
Depth Anything再出新作！浙大&港大出品：零样本，优化任意深度图
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，融合深度传感器数据与AI深度图，一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练，可提升3D模型深度质量，零样本刷新多项深度处理纪录。
对话逐际动力张巍：造机器人很容易，关键是用起来
量子位对话逐际动力创始人张巍，他表示人形机器人本体硬件制造容易，难点在大脑和小脑AI化能力。逐际动力要做技术平台，降低开发门槛，目标是让天下没有难落地的机器人。
Google 推出超小杯 AI：Gemma 3 270M！可进手机和浏览器
Google发布Gemma 3家族最小版本Gemma 3 270M，2.7亿参数，能耗低，在同规模模型中表现突出。设计理念是“够用就行”，适合特定任务，已在多平台发布，开源策略效果好。
扣子官宣开源，掀桌大动作背后如何决策？扣子负责人独家披露
7月26日，字节将AI Agent平台「扣子（Coze）」旗下Coze Studio与Coze Loop开源至GitHub，采用Apache 2.0许可证。文章披露开源决策背后故事，探讨开源版目标、定位，以及团队对Agent开发未来的思考。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
JCP | 南科大赵肃楠、王建春等：LESnets：基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法，用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据，训练两种神经算子，验证了其有效性和泛化能力，效率显著优于传统方法。
硅谷巨震！Alexandr Wang加入Meta，一夜之间让OpenAI、微软、谷歌沦为“透明人”
年仅28岁的Scale AI创始人Alexandr Wang离职加盟Meta，Meta为此进行150亿美元巨额战略投资。他掌握AI核心数据和对手底牌，扎克伯格此举或助Meta在AI竞赛中扭转劣势。
登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。