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龙虾开始自己拍电影了：我在 LibTV 里看着它从一句话做到成片
作者试用 AI 视频产品 LibTV，仅给 Claude Code 发一句话“「黑神话哪吒」视频制作”，约 10 分钟就得到视频初稿。LibTV 能搭好 0 到 60 的地基，留下可继续创作的画布，成本低还能多尝试，最后仍需人把关。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式，「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。
刚刚，好莱坞特效师展示AI生成的中文科幻大片，成本只有330元
AI领域发展迅速，视频生成能力提升。百度全球首发中文音视频一体化模型百度蒸汽机2.0，实现人物口型等毫秒级同步，多版本升级且价格有竞争力。实测效果好，技术上解决难题，还开创应用驱动研发范式。
OpenAI为龙虾紧急收购了一家23人公司
OpenAI前脚挖来龙虾之父，后脚收购专注AI安全与评测的初创公司Promptfoo。该公司开源评测框架流行，有30多万开发者用户。收购后将补齐OpenAI在‘龙虾安全’方面关键一环，且继续保持开源。
CVPR2026 | Streamo：让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。
Anthropic 技术栈里的「五宗罪」由何而来？
Anthropic的Claude模型升级后，用户却觉得不好用。X上帖子指出其存在文本和代码标记、模型能力、定价、长上下文等问题，这些问题卡在生成、计算、上下文和Agent运行时的5个具体位置，导致各方面互相拖后腿。
代码Agent的苦涩教训！首次拆解上下文检索，直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体，揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务，由专家标注「黄金上下文」，用多指标评估。研究显示，复杂架构未必效果好，模型重召回轻精确等。
为什么 Agent Memory需要 AML：看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。
都在问世界模型怎么落地，PixVerse把答案做成了「好玩」
互动式娱乐市场正在爆发，PixVerse推出实时视频世界模型R2版本。该版本让用户真正和世界交互，解决实时视频世界模型持续scaling问题，从内测case来看玩法丰富，其底层技术也有大幅改进。
一个模型统一4D世界生成与重建，港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。