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比Sora更疯狂！英伟达AI让机器人「做梦」修炼，无师自通直接上岗

英伟达新研究项目DreamGen用视频生成模型让机器人在神经网络生成的「梦境世界」自主探索学习。它能让机器人掌握新动作、泛化到新环境，合成数据暴涨333倍，还引入DreamGen Bench用于视频生成基准。

中国硅基智能推出HeyGem与DUIX两大开源项目，在GitHub引发热潮。HeyGem能快速克隆数字分身、生成4K视频，DUIX支持实时交互，二者构建完整技术闭环，推动数字人技术普及。

文章指出Harness工作流常靠‘主观vibes’驱动，缺乏有效评价体系。为此推出Harness Eval评测系统，包含出题、答题、改卷等环节，形成闭环，帮助工作流持续改进，还能提升整体通过率。

现有智能体育系统多停于‘打分+可视化’，通用大模型处理体育生物力学分析有局限。中国团队提出SportsGPT框架，实现从‘动作评估’到‘训练处方’智能闭环，各模块优势明显，超越基线。

香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。

波士顿动力最新人形机器人Atlas能搬动几十公斤重冰箱。它定位为干重活，动作模拟人类搬重物，训练靠强化学习，经参考轨迹、奖励函数、仿真训练、真机测试迭代。

在用户需求驱动下，工具从 LLM 向 Agent、Harness 再到 Claw 自然进化，但用户能容纳的 Claw 有限。Sam Bhagwat 拆解进化路径，指出各阶段核心竞争力，开发者应抢占用户心智空间。

苹果前员工Nathan Barry得出BERT本质是文本扩散一步的结论，将表示学习算法改造成生成算法。OpenAI创始员工Karpathy对此沉思，认为生成逻辑在LLM架构中可变。实验证明RoBERTa可转为生成引擎。

字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent，在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统，训练数据经多阶段构建，分阶段训练，全面超越商业模型，还开源了训练数据集。

文本提示图像分割技术有战略意义，但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架，采用强化学习机制，还介绍其架构、奖励机制，该框架在测试中表现优异，代码已开源。