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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。
谁能想到，在全球具身智能操作能力的顶级榜单上，打败海外标杆模型π0的，居然是一个只有1B级参数的轻量级模型。
凌晨两点，城市睡着了，前置仓还醒着。
不教AI认手,而是从视频世界模型里直接「读」出双手:三大基准SOTA,让百万小时野生视频第一次能变成机器人的操作教材。
小布米OTA V3.0来了。喊一声就跳舞，拖拽胳膊就学会新动作，还能跟你打拳——你的第一个个人机器人，这次真的听话了。
Patronus AI 今天官方宣布公司完成由 Greenfield Partners 领投的 5000 万美元 B 轮融资，Lightspeed Venture Partners、Notable Capital、Datadog、三星、Gokul Rajaram、Factorial Capital 以及来自我们实验室和新实验室的众多人工智能领军人物也参与了本轮融资。
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
最新开源的Unlimited OCR，总参数3B，实际激活仅500M——放在大模型时代几乎是个零头。但就是这个小到离谱的模型，在OmniDocBench v1.5上拿下93.23%的综合分，v1.6更是达到93.92%，直接刷新了端到端SOTA。
一觉醒来，AI的新潮流变成了养猫？？？火速围观一下，刚刚全球流式音视频模型赛道闯进了一匹黑马，能力SOTA级，模型名字就叫缅因猫（MaineCoon）。养过缅因猫的朋友都知道，这个品种有个外号叫「猫狗」，意思是几乎你走到哪儿，它就跟到哪儿，相当粘人，互动感MAX。
广州智跃深空人工智能科技有限公司 Zleap AI 提出的 SAG（SQL-Retrieval Augmented Generation） 出场了。其实，名字已经点题了——不是 Graph、Hippo，而是 SQL-Retrieval。它的核心想法是在离线阶段，SAG 先把原始文本先整理成「事项 + 实体」的数据库结构。等查询来了，再围绕当前问题，用 SQL 动态串出一张局部线索网。