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LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。
Transformers来到了v5时代：从工具包到真理之源，AI时代的操作系统内核的极简进化论
Transformers v5发布，通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能，连接训练、推理与部署，是AI生态通用语言。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道，杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
无需训练，即插即用：西湖大学发布世界模型WorldForge，让普通视频模型秒变「世界引擎」
自Sora亮相，AI视频可控性成瓶颈。西湖大学AGI实验室团队提出WorldForge框架，在推理时为视频模型注入「时空几何」，无需训练，实现单图360°环绕视频生成和视频重运镜等，降低创作门槛。
AI邪修时刻！Meta联手MIT投毒，左脚踩右脚强行升天
Meta的SOAR架构用错误率高的数据让模型推理能力暴涨9.3%。它选难题子集，用‘教师模型’生成含错题的‘垫脚石问题’，通过‘双层博弈’和‘有根奖励’机制让模型进步，或成AI进化新方向。
Soul App 又放大招！把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了！
语音合成近年爆发式增长，开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer，喂了42000小时数据，主打零样本歌声合成，支持双控制方式，多语言与跨语言能力强，架构先进，评测表现优。
李飞飞首个多模态世界模型 Atlas 正式发布：从零开始预训练，几张图就能构建世界
李飞飞创办的 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas，可原生处理多类型数据，有世界生成、重建和模拟等能力。还介绍其研发历程、技术特点，以及 World Labs 收购、融资等情况。
转译：AI 为啥这么爱用破折号？
文章探讨AI爱用破折号的原因，指出让模型不用破折号很难。分析了几种解释，如从训练数据学来、因“万金油”特性、受RLHF工作者方言影响等，认为训练数据混入大量纸质扫描书是最可能的原因。