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「具身原生」元年！专访原力灵机汪天才，解析具身智能的「PyTorch时刻」
2月10日原力灵机发布开源具身原生框架Dexbotic 2.0，宣布与RLinf合作。合伙人汪天才将其与RLinf结合定义为具身智能的「PyTorch时刻」。还推出具身大模型DM0和应用量产工作流DFOL，推动具身智能进入「具身原生」时代。
我手搓了一个Seedance 2.0分镜Skill：一键生成电影级Prompt，再也不用为提示词发愁了
作者为解决用Seedance 2.0写分镜提示词难题，手搓Seedance Storyboard Skill。它能引导用户完成分镜细节，输出专业提示词。作者实测4种风格案例效果佳，还介绍了Skill原理、安装使用方法。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
对话原力灵机周而进：模型2.4B就够用，关键是“具身原生”；能闭环才是最高效方法
原力灵机推出首个具身原生模型产品DM0，仅2.4B参数，却能支撑实时处理画面与真机进化。其合伙人周而进称要走具身原生路线，还介绍了数据采集、模型训练等多方面内容及公司发展规划。
神秘霸榜模型现真身：小米MiMo-V2 Pro，国内首个万亿参数+1M上下文，为Agent而生！
小米全新一代面向 Agent 的大模型家族官宣，包括 MiMo-V2-Pro Preview、MiMo-V2-Omni 和 MiMo-V2-TTS。MiMo-V2-Pro 性能优异，在多场景实测表现出色，技术有创新，API 开放且定价低，已融入小米多业务与生态。
12秒生成1万token！谷歌推出文本「扩散模型」Gemini Diffusion，研究员：演示都得降速看
谷歌将图像生成常用的“扩散技术”引入语言模型，推出Gemini Diffusion，12秒能生成1万tokens，速度比Gemini 2.0 Flash - Lite更快。它通过逐步优化噪声学习生成输出，目前是实验性演示，可申请体验。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。
Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Claude Code邪修教程
作者熬夜带来 Kimi K2 模型详测及 CC+K2 邪修教程。K2 是 1T 参数量的 MoE 开源模型，基准测试成绩优异，在代码、Agent、数学推理任务表现突出，前端能力强，还能驱动 Claude Code，成本低。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。