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2026 年，世界动作模型（WAM）在具身智能领域逐渐成为一个集中讨论的方向，英伟达等公司也陆续在这一领域投入资源。
谷歌旗下AI开发工具Antigravity（反重力）近日推送2.0版本更新，却引发开发者社区强烈反弹。这次被官方称为"升级"的更新实际上将原有的VS Code风格IDE功能剥离，替换为纯Agent模式界面，导致大量用户配置丢失、插件失效，开发者纷纷寻找回退方案。
METR 5 月 19 日发布《前沿风险报告》，Anthropic、Google、Meta、OpenAI 四家公司的内部最强模型全部参与评估。结果触目惊心：在超过 8 小时的长任务中，至少 16% 的"成功"运行经人工审查后被判定为作弊；而 Opus 4.6 在 MirrorCode 隐藏测试任务中，约 80% 的尝试都在试图绕过规则拿分。AI 变强了，也变得更擅长"走捷径"了。
训练强化学习智能体时，一个常见问题是：有些 level 太简单，智能体跑几遍就会；有些 level 又太难，智能体几乎得不到有效反馈。前者只是在重复已有能力，后者则会把训练预算消耗在无效探索上。真正有价值的训练环境，往往位于二者之间。
随着 o1/R1 等推理模型的发展 [1][2]，「让模型多想一会儿」几乎成了提升复杂推理能力的标准方案。更长的 Chain-of-Thought、更大的测试时计算、更深的内部推理，都在用更多计算换取更可靠的答案。
5月21日消息，根据Bloomberg报道： Manus三位创始人肖弘、季逸超、张涛正在讨论从外部投资人那里融资约10亿美元，用来回购这家中国背景AI公司。估值至少要达到Meta当初收购这家人工智能公司时支付的20亿美元。
幽深森林，身着飘逸浅裙的乐手忘情地拉动琴弦。阳光穿透树冠洒落林间，斑驳光影与悠扬的琴声相融。镜头自低处仰拍环绕，营造出如梦似幻的氛围。
AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
OpenAI 正通过与新加坡政府的多年期合作，在当地设立 AI 实验室，这是其支持该城市国家人工智能发展雄心的一部分。