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马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化

特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。

金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。

Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。

WSJ爆料，Thinking Machines联创、「PyTorch之王」Andrew Tulloch回归Meta，本人已内部信官宣。他曾拒15亿美元薪酬，此前在Meta干11年，后加入OpenAI。Meta斥资猛攻AI，四处挖角重组团队。

国庆期间，阿里通义千问悄悄放出6个开源模型权重，Qwen3-VL是通义千问系列最强大的视觉 - 语言模型。其30B版本多模态表现媲美GPT - 5 - Mini等，功能与架构均有升级。

芯片巨头英伟达与AI巨头OpenAI官宣「联手」，将建立战略合作伙伴关系。英伟达将投资1000亿美元帮OpenAI建10吉瓦AI数据中心，含数百万块GPU，首阶段系统2026年下半年运营。

宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型，用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式，融合多模态信息，架构精妙。经测试性能强，已真机部署。开源降低门槛，有望推动行业发展。

作者用Nano banana更新头像时发现其生成中文能力差，提出将AI画图与HTML编程结合的方案。HTML搞定确定性、成本低部分，AI画图负责复杂、创意性高部分，还给出使用方法及多种头像加字设计方案。

3DGS技术成研究热点，但现有方法在含动态物体场景建模精度不足。中山大学等研究者提出RobustSplat，有延迟高斯生长和尺度级联掩码引导两大核心设计，实验显示其在多指标上领先基线方法。

字节跳动智能创作团队联合清华推出视频换装模型DreamVVT，基于Diffusion Transformer构建，用两阶段设计解决复杂场景痛点，支持多种输入，在保真度和时序稳定性上领先SOTA。