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OpenMAIC：一键生成互动课堂，视频+PPT全都有，还可以编辑

清华开源项目OpenMAIC是多智能体互动课堂，上传文档或描述主题，几分钟就能生成虚拟课堂，AI教授讲课、同学讨论，还有白板功能。底层用LangGraph编排，支持主流模型，有OpenClaw集成，架构完整。

离开Meta后，Yann LeCun创立AMI，还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型，与主流大模型路线不同，其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。

继π0后，具身智能基座模型WALL - OSS正式开源，多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型，具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资，开源将降低具身智能门槛。

传统飞行器气动布局设计依赖专家经验，方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络，提出端到端气动布局生成框架，以机翼和通航飞行器为对象研究，验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。

火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6，它是国内首款多模态SOTA模型，支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色，还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外，火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

生成式 AI 正进入软件开发流程，角色不断扩大。AI Coding Fluency 模型描述团队使用 AI 能力演进，从辅助到自主执行。AI 编程面临信任、上下文、任务设计挑战，关键在于协作方式。

给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。

物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务，核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA，优化三个专用扩散模型，还采用BPS统一表示提高交互精度。

近期，Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型，降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力；清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性，给出高效替代路径。