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AI卷到物理世界，小米迎来自己的主场？

该文探讨小米在物理AI领域的发展。物理AI与生成式AI有别，更重感知与执行。小米有手机、汽车、家庭入口，补齐多样能力，成全球首个在「人车家全生态」落地物理AI的公司，优势显著。

北大、港中文等团队提出原生3D编辑框架VGGT-Edit，不再绕回2D，直接在3D空间编辑。它采用残差场预测等机制，在DeltaScene测试集表现出色，单次编辑约5秒，最高120倍加速。

Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。

GPT-5.2登场，有即时版、思考版与专业版。它在多方面大幅升级，能碾压44类专业工作。经济性强，编程能力佳但速度慢，还自评‘最优科研模型’，幻觉现象减少。今日起推送，优先面向付费用户。

通用LLM Agent工业落地有短板，哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架，映射技术演进与产业场景，覆盖50+行业案例、300+评测基准，给出可量化‘爬级’路线。

OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景，如理解代码、重构迁移等，还有6个使用技巧，像从提问模式开始、组织好提示等，展示了Codex在开发中的强大作用。

文章基于对 OpenAI 工程师的采访和内部使用数据，汇总了 Codex 在 OpenAI 内部的使用案例和最佳实践。展示其在代码理解、重构迁移等七大场景的应用，还给出使用的最佳实践，认为未来潜力大。

Crossplane 开源项目发布 2.0 版本，将管理范围从云基础设施拓展到应用与基础设施协同编排。解决了基础设施与应用需分开管理的问题，新增应用支持，改进组合资源，采用命名空间优先设计，还引入新 Operation 类型。

现有多模态大模型在通用场景推理有瓶颈，缺乏对视觉线索校验与再思考能力。中科院自动化所提出GThinker模型，有创新的「线索引导式反思」模式，经两阶段训练，性能超O4 - mini，论文等已开源。

本文通过集成深度神经网络和树探索能力，提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优，在多领域表现优于现有方法，为小样本、高维优化难题提供通用技术。