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一个模型统一4D世界生成与重建，港科大One4D框架来了

港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。

中电信人工智能科技（北京）有限公司成为央企首家AI独角兽，完成首轮增资，引入四家国家级战略投资方。其靠自研“星辰”系列大模型，在多领域突破，实现技术与市场认可闭环，有望推动AI产业落地。

北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。

AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明，沉淀推理框架开发流程约束，适用于 Codex 和 Claude Code，包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。

香港中文大学等团队发布AI记忆机制综述，首次构建统一框架，划分记忆类型，提出六种操作，探讨关键主题，还对比人类与AI记忆，指明未来AI记忆系统需突破瓶颈，迈向认知跃迁。

在世界人工智能大会 WAIC 上，百度成果亮眼。萝卜快跑入选「国家队」，出海进展快，还与 Uber 合作；数字人技术升级，发布 NOVA。百度靠全栈自研技术体系支撑，目标是打造数百万个超级应用。

Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。

2026 年 Agent 仍是热门赛道，OpenClaw 热度持续。但 Agent 强化学习训练缺乏成熟体系。蚂蚁和清华联合打造的 AReaL v1.0 开源，实现 Agent 一键接入 RL 训练，还革新了训练引擎，降低开发门槛。

吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。

随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。