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今天，“港股AGI第一股”云知声发布其最新通用大语言模型U2，该模型是由云知声自研的、基于快慢思考融合的MoE（混合专家）范式构建的通用大语言模型。U2跳出了传统大模型盲目堆参数、堆Token的内卷路径，实现了“小参数强能力、少Token高产出、低算力低成本”的进化。
6月8日，高德重磅发布了全球首个3D原生城市世界模型——ABot-Earth0.5。ABot-Earth0.5的发布不仅宣告着城市级场景3D原生技术的重要突破，更彻底重塑了传统3D建模的生产逻辑与成本结构。
过去一个多月，大模型圈依旧热闹。从 GPT-5.5、DeepSeek V4 到 Claude Opus 4.8，后训练正在成为模型能力提升的关键引擎。
过去两年，“AI 游戏”很大程度上还停留在一键生成 Demo 阶段：输入一句提示词，几秒钟生成一个能试玩几分钟的小作品，适合传播和展示模型能力，但很难留下真正的玩家和商业化结果。
“Full Attention 正在被遗忘”
2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。
当具身智能行业还在密集PoC、卷demo、拼概念时，原力灵机先把答案押向了一个具体动作。
不扩上下文窗口、不换骨干架构、不做全参数微调 —— 只需要一个 8×8 的在线状态矩阵，就能让冻结的 Transformer 拥有真正的长期记忆。
大模型开始进入理论计算机科学最核心的问题之一：算法设计。
北大彭宇新团队提出「美学照片重构」新任务，从摄影教学视频中自动构建数据集AesRecon，并开发两阶段模型AesFormer，通过优化构图、视角与人物姿态，提升照片的美感与艺术表现力。