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AI 视频生成“试金石”：谷歌 Veo 3 体操“图灵测试”未达标，仍是“抽象派”！

谷歌新出的Veo 3视频生成模型画质惊艳且能开口说话，但生成体操动作效果差，像“抽象派”。虽存在生成不准问题，但物理效果比其他模型好。有人建议其与专业动捕公司合作，音画一体或成视频模型竞赛标配。

李飞飞团队的World Labs发布两款新模型Marble 1.1和Marble 1.1 - Plus，能将平面照片转化为3D世界、提升画面清晰度。二者各有侧重，前者重画质优化，后者重空间生成，官方建议新用户从1.1开始用。

上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。

前OpenAI、特斯拉前AI总监Andrej Karpathy发布新项目autoresearch，一周揽35.6k Star。它是极简版LLM训练环境，630行代码让AI自动做研究，人类通过Prompt指导，AI自行实验。

微软开源AI量化平台Qlib，支持多样机器学习范式，解决量化投资挑战。包含数据处理等完整流程，有安装、数据准备等说明，还提供自动化和定制化工作流，以及应对挑战的方案和性能对比。

DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文，提出“视觉基元推理”框架，解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型，性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。

现有视频虚拟试穿（VVT）方法在时空一致性和服装内容保留方面有挑战，浙大提出全新开源视频换装框架MagicTryOn，利用全自注意力机制统一时空建模，设计服装保留策略，还引入掩码感知损失。

本文介绍开源专属个人AI助手Clawdbot项目，已33.7k Star。阐述其功能，如整理文件、处理邮件等；对比与Claude Cowork异同；还探讨个人AI助手生态系统架构，认为它代表未来AI应用落地方向。

大模型运行成本高，普通用户用不起。传统小模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏，让小模型学会用检索和代码工具，还加首思前缀与自我纠错“外挂”，使小模型性能直逼大模型。

在英伟达2026年GTC大会嘉宾中，杨植麟是唯一来自独立大模型创业公司的代表。过往黄仁勋邀人有“风口预言术”，此次选杨植麟，或因他搞出K2.5、死磕推理效率，能给英伟达讲新故事。