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大道至简，何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式

何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架，直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联，训练网络把噪声输入直接映射为图像像素，实验表现强劲。

近期，Cursor宣称用大量智能体实现长程任务引发关注，但被指是营销惨案，代码存在诸多问题。Anthropic则分享务实的long - running思路，是记忆接力模式，代码可维护。未来模型能力提升或让代码成黑箱。

放羊大叔Ralph Loop掀起生产力革命，无需手写代码，AI就能搞定软件开发。它把任务拆到最小颗粒度解决普通AI崩溃痛点。还介绍融入工作流的方法、运行方式及成本，强调掌握此技能的重要性。

智元具身研究中心提出SOP框架，可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式，整合在线、分布式和多任务机制，构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。

在NeurIPS 2025上，蚂蚁将展示Code Graph Model (CGM)。它把代码库图结构集成到开源LLM，开启新范式，在代码库级任务上以非Agent方案登顶开放权重模型榜首，解决了复杂软件工程的Agent依赖难题。

特朗普拍板允许英伟达向中国出售H200，美确保“代差优势”，还抽25%分成。H200性能是H20的6倍，虽落后最新架构，但适合训练推理，此决定或为英伟达带来巨额销售额。

纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。

近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。

AlphaGo作者Julian发声，指公众对AI认知落后，低估其进展。实验室里AI已能完成复杂任务且指数进化。研究显示AI能力逼近专家，2026年或可自主工作8小时，2027年或超人类。也有人质疑趋势可靠性。

硅谷巨头正秘密培养首批「AI原生代」，OpenAI等推动下，CSU欲成美国最大AI赋能大学，花费1690万美元采购OpenAI的Edu服务，引发是培养人才还是制造顺从AI机器的讨论。