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您在使用LLM时，如果遇到它胡说八道或者彻底偏题，第一反应是什么？大概率是直接关掉窗口，新开一个对话，懒得跟机器废话。但您可能不知道，这个看似再正常不过的习惯，正在给下一代大语言模型的训练库疯狂“投毒”。
本文综合北京大学王选计算机研究所发布的 ProactiveVideoQA 和 MMDuet2 两篇论文，介绍视频多模态大模型如何实现 “主动交互”—— 在视频播放过程中自主决定何时发起回复，而非等待用户提问。ProactiveVideoQA 提出评估指标和 benchmark，MMDuet2 则通过强化学习训练方法实现了 SOTA 性能，无需精确的回复时间标注即可训练出及时、准确的主动交互模型。
我们用 Codex 改变了维护 OpenAI Agents SDK[1] 仓库的方式。仓库本地的技能（skills）、AGENTS.md 文件和 GitHub Actions，让我们把反复出现的工程工作——验证、发布准备、示例集成测试、PR 审查，变成了可重复执行的工作流。
活体蟑螂变身「赛博侦察兵」！德国公司利用神经接口和 AI 背包，将电子系统与昆虫躯体暴力缝合。它们能潜入无人机进不去的复杂绝境，更试图以生物繁殖代替工业制造，科技与军事的边界正被恐怖打破。
谷歌正式开放世界模型Genie 3的实验性研究原型Project Genie。一夜间暴打了游戏公司市值。《GTA》开发商Take-Two Interactive缩水10%，在线游戏平台Roblox 下跌了超过12%，最惨的是游戏引擎制造商Unity下跌了21%。
近日，清华大学与星尘智能、港大、MIT 联合提出基于对比学习的隐空间动作预训练（Contrastive Latent Action Pretraining, CLAP）框架。这个框架能够将视频中提纯的运动空间与机器人的动作空间进行对齐，也就是说，机器人能够直接从视频中学习技能！
随着AI大模型研发在架构、记忆、存储等等领域的深水区创新，OCR重新成为了技术专项。DeepSeek在研究、智谱在研究、阿里千问和腾讯混元也都在研究……还得是吴恩达老师，火速来了新课程，帮你速通OCR。
CaveAgent的核心思想很简单：与其让LLM费力地去“读”数据的文本快照，不如给它一个如果不手动重启、变量就永远“活着”的 Jupyter Kernel。这项由香港科技大学（HKUST）领衔的研究，为我们展示了一种“Code as Action, State as Memory”的全新可能性。它解决了所有开发过复杂Agent的工程师最头疼的多轮对话中的“失忆”与“漂移”问题。
全球人工智能（AI）热潮下，英国斯塔默政府在今年1月推出了雄心勃勃的“人工智能机遇行动计划”（AI Opportunities Action Plan），目标是成为“人工智能超级大国”。
在 SIGGRAPH Asia 2025 期间，盛大 AI 东京研究院（Shanda AI Research Tokyo）以展台活动、BoF 学术讨论与顶尖教授闭门交流等形式完成首次公开亮相，标志着盛大在数字人的 “交互智能 (Interactive Intelligence)” 与世界模型的 “时空智能 (Spatiotemporal Intelligence)” 等两大方向的研究