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就在刚刚，成立恰满一个月的阿里ATH（Alibaba Token Hub）事业群，发布全球首个主动式实时交互的世界模型产品。名也挺有趣的，叫HappyOyster（快乐生蚝）。HappyOyster搭载原生多模态架构，背后是支持多模态输入与音视频联合生成的流式生成世界模型，核心主打漫游（Wander）、导演（Direct）、创造（Create）、分享（Share）。
现象级AI视频技术、字节Seedance 2.0在arXiv发论文了。晒了26页的Benchmark，和贡献者名单。170位团队成员全公开，署名和尊重都拉满了，不过嘛这就不怕……嘛？
千呼万唤！终于……龙虾的风也是吹到了AI4S。我最近新挖到的科研神器——紫东太初ScienceClaw。第一次注意到它，还是因为它的“国家队”背景——紫东太初，由中国科学院自动化研究所孵化。
2026 年初这几个月，随着 OpenClaw 的爆火，AI 领域也正式步入了 Harness 时代。在这股浪潮中，MiniMax 凭借其敏锐的技术嗅觉，成为了这场变革中的一大核心焦点。
就在刚刚，Agents SDK迎来一次彻底的架构重写。原生harness、原生沙盒、Codex级的文件系统工具，外加七家头部沙盒厂商一键接入。3月初，GPT-5.4带着原生computer use（计算机使用）高调登场时，开发者就已经吐槽过一件事。
凌晨，英伟达CEO黄仁勋接受了知名科技主持人Dwarkesh Patel的专访，长达1小时45分钟。
AI 公司对更多数据的贪婪需求推高了从事该行业不起眼工作的初创公司的销售额：这些公司与律师、博士学位持有者和医生签约 ，由他们对 AI 模型生成的答案进行评分。
当强化学习后训练的大规模 rollout 已经被证明能够提升图像生成模型的偏好对齐能力，推理负担就成了制约训练速度的核心瓶颈。来自 NVIDIA、港大和 MIT 的团队提出的 Sol-RL，通过「FP4 先探索、BF16 再训练」的后训练框架，将达到等效 reward 水平的收敛速度最高提升到 4.64x，在训练速度与对齐效果之间给出了一条更具工程可行性的解法。
刚刚，图灵联合创始人刘江在海外社交媒体X上透露，DeepSeek核心研究院——郭达雅已加入字节跳动。 郭达雅2023年博士毕业后加入DeepSeek，title是AI Researcher。公开论文显示，从 DeepSeek-Coder、DeepSeek-Math、DeepSeek-Prover、DeepSeek-V3到 DeepSeek-R1，他都出现在核心作者名单中。
拍一圈照片，就能生成一个可交互的 3D 世界，已经不是什么新鲜话题了。但问题是如何把一个大世界塞进普通人的手机浏览器里。