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谢赛宁也玩MC？开源全新世界模型生成多人一致的游戏视角
电子游戏推动AI发展，谢赛宁团队探索世界模型新方向，推出多人视频世界模型Solaris。该模型能生成多人一致的第一视角，团队还搭建了多人数据采集系统SolarisEngine，构建了多人Minecraft数据集。实验结果显示，其方法在多方面表现更优。
2025年最有趣开源！把电脑触控板变成电子秤，10秒就能安装玩起来。
TrackWeight是macOS应用，能借助Force Touch压力传感器，把MacBook触控板变成电子秤。使用时打开应用，手指轻触触控板放物体即可测重，可通过DMG等安装，实现原理基于压力感应技术。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。
追剧不断网，可能背后有个AI在加班，故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题，提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型，初始准确率低，经框架优化后，Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%，超人工水平。
Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。
人类开发者将消失？斯坦福等打破自动编程神话，回到以人为本
AI编程发展使人们认为人类开发者将消失，但卡内基梅隆等大学研究者提醒，当前AI编程研究陷入追求机器全自动解决任务的怪圈，应转向以人为本，还提出构建人机协作的四大支柱及升级基础设施等建议。
疯狂小扎边裁员边给高管发钱！元宇宙硬件成重灾区
据纽约时报等报道，Meta近日一边裁700人，涉及多部门，内部还评估更大规模调整；一边为6位核心高管设股权激励，收益与股价挂钩。这源于AI烧钱，Meta要开源节流，优先AI等现实方向。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。
华为新开源！扩散语言模型突破32K上下文，还解锁了「慢思考」
今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变，但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion，将上下文长度扩至 32K，在多基准创 7B 参数量级 SOTA，还解析了其技术革新。