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科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动

当前AI科研中，为提升性能指标，研究者投入大量精力做“增量式优化”，限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布，它基于智能体系统构建自动化方案，接管实验迭代，一周发现105个SOTA模型，推动科研回归原创。

清华开源项目OpenMAIC是多智能体互动课堂，上传文档或描述主题，几分钟就能生成虚拟课堂，AI教授讲课、同学讨论，还有白板功能。底层用LangGraph编排，支持主流模型，有OpenClaw集成，架构完整。

斯坦福李飞飞创办的World Labs发布新产品Marble，用一句话或一张照片就能生成3D游戏世界，用户可自由探索。它能降低3D建模门槛，提高影视游戏行业工作效率，潜力大但前景或取决于Token成本。

随着生成模型和潜在表征技术发展，业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠，还是潜在空间抽象表征高效？Goole DeepMind的Genie 3发布，再次引发讨论，分歧也从理论走向应用。

现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。

文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法，指出迭代 AI 技能效果难测，可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程，包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等，还提及不同阶段的评估重点和工具。

字节提出的Waver是面向统一图像与视频生成的高性能基础模型，支持T2V、I2V、T2I。它引入新架构、结合筛选流程与质量模型。虽有局限，但表现出色，架构设计独特，功能多样。

文章介绍用NotebookLM学习Claude Code的最佳实践。有人将36篇Claude Code资料“喂”给它，生成含音视频的学习资料库。NotebookLM能多种形式输出，支持多类型输入，值得纳入日常工作流。

谷歌与OpenAI对狙，谷歌发布Gemini 3.1 Flash - Lite，主打规模化性价比，专为高频场景设计，成本低、速度快；OpenAI上线GPT - 5.3 Instant，优化对话体验，减少拒答、增强联网搜索等。

文章类比 Chrome 的 Life of a Pixel，追踪 LLM 里 token 从输入到输出的全程。以 GPT - 2 Small 为例，详细讲解其管线各阶段，如 Tokenization、Embedding 等，还介绍了残差流、KV Cache 等概念及 GPU 性能瓶颈和优化方法。