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第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？

Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。

人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。

波士顿动力与丰田研究院联手基于大型行为模型，推出Atlas全新版本Atlas MTS。它能听懂自然语言指令、自主规划动作、处理意外。此次升级采用特定模型及策略，还结合VR界面。此外，波士顿动力转向电驱，电驱机器人时代将来临。

千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统，可脱离特定硬件载体，安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚，选分区预测式世界模型，目标是打造“机器人领域的安卓系统”，还认为家庭场景比工业场景易落地。

钉钉发布悟空，与其他大厂先面向个人用户不同，它走企业级路线，有四层Skill体系等，虽初期被认为‘太重’，但钉钉全产品CLI化等创新有潜力，且安全设计是企业刚需，适合特定人群关注。

近期，「理想的 AI 交互形态」引发热议。目前流行的聊天对话框式 AI 交互有局限，一些产品开始在特定场景引入不同交互设计。文章还分析了多数 AI 产品界面停留在聊天框的原因及业界探索新交互机会的情况。

腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。

第八届GAIR全球人工智能与机器人大会世界模型分论坛上，五位青年学者围绕世界模型展开精彩演讲，话题涵盖通用感知、三维技术等。他们的研究为世界模型领域带来不同启发，目前该领域研究尚处起步阶段，共识未形成。

今日凌晨，OpenAI发布o3-pro，Pro订阅用户可通过ChatGPT和API使用。其在多项任务表现出色，但在ARC-AGI数据集上与o3相近且成本高。网友测试评价不一，此外OpenAI CEO奥特曼还发表博客展望AI未来。

文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。