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当人们误解了AI的本质，会发生什么？

文章指出尽管科技公司CEO宣称AI强大，但大语言模型无人类智慧。人们误解AI本质危害多，如将其当精神导师、用AI替代人际互动等，还揭露产业背后廉价劳工，强调要认清AI本质。

北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验，发现其依赖语义编码器提取视觉特征，据此设计架构，在多基准测试表现优异，开源代码等促进研究。

谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o，用扩散Transformer生成CLIP图像特征，采用顺序预训练策略。对比多种设计方案，确定CLIP + Flow Matching最佳，模型在多任务测试表现卓越且全开源。

作者试用 AI 视频产品 LibTV，仅给 Claude Code 发一句话“「黑神话哪吒」视频制作”，约 10 分钟就得到视频初稿。LibTV 能搭好 0 到 60 的地基，留下可继续创作的画布，成本低还能多尝试，最后仍需人把关。

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。

近日，地瓜机器人完成1.5亿美元B2轮融资，B轮累计2.7亿美元。2025年业务成果出色，出货量增180%、客户量翻倍、开发者破10万。它与地平线打造具身智能大脑基座，释放多场景应用潜力。

港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架，解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题，还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1，为下一代AI智能体提供基础。

Toonflow 是 HBAI-Ltd 开发并开源的一站式 AI 短剧创作工具，可将小说或剧本快速转化为动画短剧，集成多种功能，0 门槛全流程 AI 化，提升创作效率 10 倍+，支持多系统，兼顾易用性、扩展性和本地化部署需求。

近日，Insta360 研究院联合高校提出 PanoLOG，首个面向全景输入的大规模户外三维重建工作。它解决全景分区难题，在多基准上取得领先渲染质量与小模型体积，还为户外具身智能等提供新思路。

北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA，将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习，在多基准测试表现强劲，保留模块化优势，为具身智能系统提供启发。