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视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石

现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题，核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架，通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练，有效缓解误差累积。

AlphaGo之父Hassabis曾在谷歌眼皮底下拉20个顶尖研究员训练高频交易AI，想挑战华尔街量化之神，与贝莱德探讨合作。后因谷歌CEO叫停，项目停摆。不过如今AI+金融正加速发展。

最近，Clawdbot爆火，OpenClaw仓库Stars涨至13万，但运行它消耗大，很多人用Ollama拉取本地模型。不过，Ollama只支持部分生态，国产芯片用户面临挑战。2026年2月2日开源的玄武CLI可解此难题。

南京大学、腾讯PCG与上海人工智能实验室联合推出SteadyDancer，这是首个基于Image-to-Video范式并严格实现首帧保留的开源人像动画框架，解决了传统方法身份漂移难题，在多方面表现优异。

时隔一年，上一代AI生图顶流Flux带着新模型Flux.2杀回来了。该模型发布即开源，生图质量媲美谷歌Nano Banana，价格却便宜得多。它有多个版本可选，实测在指令遵循、精细控制方面有进步，但与Nano Banana Pro仍有差距。

麻省理工、慕尼黑工大及斯坦福AI实验室发布GeoEvolve框架，深度融合地理知识与进化算法，实现复杂地理空间模型自动发现与优化。经实验验证，其性能超越以往基准，有望在多领域发挥作用。

七月，Meta 超级智能实验室挖人不停。扎克伯格瞄向 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab，开出超 10 亿美元报价却无人接受。同时，Meta 还挖走苹果第四位核心成员，苹果小幅提薪仍难留人。

强化学习推动AI突破，模型将刷爆既有评测，AI实验室面临评测饥荒。构建评测与RL环境是利用人类时间的高效方式，不同领域有不同验证方式，Mercor已率先拓展RL数据边界。

华为诺亚方舟实验室联合中科大提出CBQ后训练量化方案，仅用0.1%训练数据实现大模型7倍压缩，保留99%精度。该成果登ICLR 2025 Spotlight，已加入昇腾ModelSlim工具包。

消失19天的Fable 5解禁即翻车，因过度审查和双标机制，让开发者破防。但抛开护栏，它执行复杂任务能力强。A社同期发布的Sonnet 5也遭群嘲，此外，A社还提出评估框架并向政府让步。