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她拒了贝索斯，离开黄仁勋，只为回答一个问题：AI能学会物理世界吗？

近日，AI初创公司Accelerated Understanding亮相，由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流，目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大，公司想解决AI验证瓶颈，产品面向科研工程机构。

今日字节发布豆包大模型2.0系列，围绕大规模生产环境需求优化，有Pro、Lite、Mini和Code四款模型。其Token单价低一个数量级，多模态理解能力升级，未来将围绕长链路智能系统构建发展。

港大nanobot用4000行代码复刻Clawdbot，解决AI从‘被动回答’到‘主动服务’问题。它有核心架构Agent Loop，三大主动触发机制，模块化设计，还坚持少即是多原则，让AI成自动化助手。

来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述，通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式，为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论，还梳理可解释对象体系和干预手段。

上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化（TTE）框架，推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题，提升多学科推理准确率，赋予AI跨学科迁移能力。

腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验，介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程，还提及文档解析；再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例，助读者快速入门。

李飞飞团队的World Labs发布全球首个多模态世界模型Atlas，是多模态自回归扩散Transformer，能相机控制生成、3D重建等，已向部分伙伴开放早期访问，未来将成底层模型。

上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。

宇树发布武BOT技术论文，王兴兴署名，同步开源OmniXtreme架构。该架构通过双阶段框架，打破学习和物理可执行性瓶颈，在高保真度与可扩展性间权衡，经测试在真实硬件上表现出色。

美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。