搜索
上一篇我用 Doubao-Seed-Evolving，把复杂 PRD 拆成可执行工程，做成了 AI 教学视频平台。那次重点是“知识驱动出片”：学科知识点 → 教学分镜 → 配音 → 动画 → 1080p 成片。
浙江大学、清华大学智能产业研究院、影溯 InSpatio、RoboParty Lab 等团队提出的 INTACT（INtent-To-ACTion），一种基于端到端 JEPA 的无搜索世界模型控制方法，试图改变这一范式：直接利用离线轨迹中已有的状态、动作与未来结果，将运动意图转化为动作模型可以读取的语义接口，使模型无需搜索候选动作序列，就能直接生成动作计划
今天，AI 创业圈格外热闹 —— 贾扬清、吴恩达以及 Sonia Joseph（ Meta FAIR JEPA 团队核心研究员）在同一天官宣创业。
刚刚，因健康离职Thinking Machines Lab的翁荔，光速重返了OpenAI。据OpenAI内部人士透露，翁荔将领导一个「自进化」团队。该项目属于OpenAI内部优先级极高的研究方向，目标是让模型能够训练并改进自己的后继模型。
离开英伟达一个月后，贾扬清今天正式官宣创立全新AI公司——Intent Lab。 官网上只有一句话：把「你的意图」，打造成「生产级系统」。 还是熟悉的配方，「老搭档」白俊杰作为联合创始人共同加盟。
李飞飞老师的World Labs，补了块关键拼图。
创业公司最残酷的一面，往往藏在产品发布的高光时刻背后。
上周AI圈都在讨论一件事，但大多数人只看到了一半。
刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》，来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent，也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作，下面尽量少堆术语。
数据市场的故事，正在进入新一轮周期。来自企业真实工作流的 Real-world Data，成为越来越多 AI Labs 争夺的新资源。比如 GitHub 就是典型的 Real-world Data，它几乎完整保留了一个问题从出现到解决的全过程。相比之下，今天绝大多数 Human Data 公司提供的，仍是人为构造的数据。