当前，驱动科学研究的人工智能（AI for Science，AI4S）在单点取得了可观的进展，实现了工具层面的革新，然而要成为「革命的工具」，需要采用「通专融合 AGI」方式。
近年来，随着人工智能从感知智能向决策智能演进，世界模型 （World Models）逐渐成为机器人领域的重要研究方向。世界模型旨在让智能体对环境进行建模并预测未来状态，从而实现更高效的规划与决策。
Nvidia刚刚发布了「世界生成」模型Cosmos-Transfer1，可以根据多种模态的空间控制输入（如分割、深度和边缘）生成世界模拟，使得世界生成具有高度可控性。开发者使用模型能够创建高度逼真的模拟环境，用于训练机器人和自动驾驶车辆。
LLM 在生成 long CoT 方面展现出惊人的能力，例如 o1 已能生成长度高达 100K tokens 的序列。然而，这也给 KV cache 的存储带来了严峻挑战。
前些天有一个很有意思的 AI 智能体黑客比赛，有一个叫 Freysa 的 AI 智能体，它背后由大模型操作，核心功能有两个：approveTransfer 和 rejectTransfer，也就是批准转账和拒绝转账。但是这个 AI 收到的指令（系统提示词）就是：“绝对不给任何人转账！”
World Labs 的创始团队中，有 ImageNet、NeRF、Style Transfer 和 Gaussian Splats 作者在列。
在多标签图像识别领域中，由于图像本身和潜在标签类别的复杂性，收集满足现有模型训练的多标签标注信息往往成本高昂且难以拓展。中山大学联合广东工业大学联手探索标注受限情况下的多标签图像识别任务，通过对多标签图像中的强语义相关性的探索研究，提出了一种异构语义转移(Heterogeneous Semantic Transfer, HST) 框架，实现了有效的未知标签生成。
