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让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
Agnes：不做通用型智能体丨对话全民AI应用平台Agnes AI
量子位智库对话Agnes AI创始人Bruce Yang，探讨多智能体在AI产品的应用。Agnes AI以Multi Agent架构为核心，上线四月日活破20万。其介绍了核心功能、单多智能体差异、评估维度等，还谈及目标人群、市场规模等内容。
从兼职工程师直接跳到CTO，他用两个月让一款 Agent 干掉60%复杂工作并放话：“代码质量与产品成功没有直接关系”！
金融科技公司 Block 的 CTO Dhanji R. Prasanna 分享公司 AI 转型经验。Block 在 8 周内部署 AI 智能体，推出开源 AI Agent 框架 Goose，能节省员工工时，还谈到组织变革、AI 应用及招聘等多方面见解。
当代码江湖遇上智能副驾：一场开发效能的「御剑飞行」
文章以代码江湖为喻，介绍开发者困境，引出智能GitHub Copilot副驾驶。它能提升开发者工作满意度和代码编写效率，全球2000万开发者在用，微软还持续创新。11月14日将举办分享会探讨其应用。
天下苦VAE久矣：阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE，带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG，结合自监督预训练与端到端微调，去除对VAE依赖，在训练效率和生成效果上有突破。
在 Sora 诞生之前，胡修涵做了两年多的「二次元版 Sora」
Sora发布后迅速获数百万用户，全球刷屏。国内创业公司捏Ta在其诞生前两年就开始做类似产品，专注二次元和OC人群。捏Ta创始人胡修涵分享对Sora的看法，认为它是新形态产品，还在探索需求。同时谈及捏Ta发展阶段、特色功能及社区运营理念等。
谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃，宣告VAE时代结束
谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13，宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架，解决诸多问题，还为其高维潜空间定制DiTDH架构，性能优异。
具身智能迎来ImageNet时刻：RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
H-1B正在筛掉「下一个英伟达」？
美国政府公布H-1B签证新规，将新申请费用提至10万美元，还提高工资门槛。英伟达CEO黄仁勋支持但担忧，认为费用或抑制初创企业、削弱美对人才吸引力，也有教授反对新规。