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马斯克终于成『AI No.1』，6大案例看实力与水分

马斯克发布Grok 4，宣称其超越OpenAI等LLM。它屠了各种榜单，但Grok系列口碑欠佳。文中通过多案例测试，展现其在各方面的表现，如编码、数学、图像等，还提到了API速度和价格。

近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。

近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。

作者在做面向 Agent 项目时，因 Claude Code 内存开销大，需更轻方案。火山引擎 Force 大会发布 Seed - 2.1，作者实测其在办公、编程、图像理解等方面表现出色，认为它跨越质变点，将赋能国内 AI 生态圈。

谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。

浙江大学ReLER团队开源的PhyEdit，用3D foundation model明确目标几何，让DiT图像编辑器负责最终渲染。单张图片里物体能移动并形成连续状态，在多项指标表现出色，还具备多种能力，已被ACM MM 2026接收。

该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。

腾讯推出专业级AI工作台混元3D Studio，可覆盖3D资产生产全流程，让生产周期大幅缩短。它有组件拆分、可控图像生成等七大核心技术模块，各模块对应关键阶段，实现无缝衔接与自动化。

文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然，探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体，成功率提升百倍，将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU，合成数据将成“第三模态”。

谷歌DeepMind推出Gemini Robotics On-Device，这是首个可部署在机器人上的VLA模型，无需联网，能让机器人适应新任务和环境。还将发布SDK助开发者评估。此外，谷歌下调Gemini免费额度，推出图像生成模型Imagen 4和Imagen 4 Ultra。