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M2模型杀回Coding和Agent领域，MiniMax想要「普惠智能」

如今大模型竞争转向综合比拼，MiniMax 发布并开源 M2 模型，在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级，Coding 与 Agentic 能力强，性价比高，还升级 Agent 产品，以技术普惠策略让用户零成本体验。

文章深度解析生成式AI行业，介绍其宏观图景、商业运作、行业定位与战略考量。指出行业价值链呈“杠铃”形态，应用层机会大，还提及盈利模式、岗位薪酬、开源闭源之争等，为从业者提供职业指南。

Google DeepMind的Demis Hassabis在All - In Summit访谈分享观点，认为世界模型Genie 3是AGI必经之路，由其引导的人形机器人是关键形态。他还谈及Google DeepMind战略定位、AI在多领域应用及迈向AGI挑战等。

Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。

RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库，其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架，效率高，设计科学。

淘天集团未来生活实验室团队提出首个3D动作游戏专用VLA模型CombatVLA，已被ICCV 2025接收。它能处理视觉输入输出动作指令，在战斗理解准确率和执行速度上表现优异，还构建了评测基准等。

Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习，无需人工标注，可生成强大图像特征，在多任务超专用方案，NASA已用其探索火星，还能推动多行业进步。

美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答了美团 AI Coding Agent 产品 NoCode 的相关问题，包括模型性能优化、产品定位、用户画像、使用边界等，还谈及与 CatPaw 的关系及未来规划。

dots.ocr是多语言开源文档解析器，把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中，虽LLM仅1.7B参数，却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。

图像生成领域，自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型，通过强化学习提升自回归图像生成质量，能渲染长文本图像。该模型已开源，还构建奖励系统评估生成质量。