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量子位专访楼天城：AI是匹脱缰野马，Harness是这个时代最关键的能力
量子位专访小马智行CTO楼天城，他认为AI如脱缰野马，Harness是关键能力。小马智行发布PonyWorld世界模型2.0，人类不再是中心，AI成总教练，能自我诊断和定向进化，还探讨了诸多自动驾驶及AI相关问题。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
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。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」，聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。
硬核拆解 Hermes-Agent：自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
会挖0-day漏洞！凶残版Claude官宣却不让用，微软苹果齐下场“看守”，Anthropic到底在图什么？
Anthropic官宣Mythos Preview，却未将其放给普通人用，而是塞进防御联盟Glasswing。Mythos在漏洞发现和利用上能力超多数人类，Anthropic怕其引发风险，先将它组织进防守体系，还试图占据‘负责任的frontier lab’位置。
湾大北交大开源 CutClaw，自动踩点音乐的 AI 智能视频剪辑师！
大湾区大学GVC实验室和北京交通大学团队开源CutClaw，它是模拟专业后期流程的多智能体系统，能实现音乐驱动剪辑，按文字指令自动剪辑，适配多平台，还可解构素材。操作简单，支持多模型。
4·18 北京 Elastic AI Tech Day｜搜索基座模型议程（含 Jina 模型与 Reader）
Jina AI 模型迭代加速，Jina Embeddings 到五代目，Reranker v3获最佳论文。4月18日 Elastic AI Tech Day 将举办，Jina 团队将做系统公开技术分享，涵盖搜索AI等多方面内容。
Anthropic说：不要在等下一代模型了，立刻马上做Harness！
文章指出当前优化模型运行环境（Harness）回报率或超等下一代模型。介绍了Harness Engineering的发展，还列举OpenAI、Stripe等公司实践，也提及不同观点，强调Harness是持续演化系统。