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最近，来自牛津大学&莫纳什大学&布里斯托大学的团队提出了交互式视频世界模型 Oneira，将这类模型从开放式的生成走向开放世界的交互。
一道科学问题，AI 可以给出解释，列出步骤，甚至写出分析代码。
Ola-Sem 正式开源版本来了！UniWAM 探索 Human-Robot Co-training 的 Scaling 趋势，实现世界理解、未来预测与动作生成的统一学习，代码与权重全面开源。
让大模型稳定地按人们的期望行动，是偏好对齐的核心目标。
同一个 GPT-5.5，放进不同的系统里，做具身任务的表现可以相差悬殊。在 EmbodiedBench 上，直接使用 GPT-5.5 的平均成功率是 56.9%；模型参数一个不改，只让它周围的系统持续进化，这个数字变成了 72.7%。
一张 AI 生成的图，可以在美学、提示词对齐和人类偏好指标上拿到高分，画面里却藏着扭曲的肢体、相互穿透的物体，或不合理的物理现象。这些错误，并不总能从现有分数中看出来。
DeepSeek 连自己官方开源的推理代码都能写错，而且错得相当有规律。
亚马逊正洽购AI公司Decart，潜在估值约70亿美元；Anthropic曾在约60亿美元交易谈判后放弃推进，Decart的DOS可适配多厂商芯片并提升AI训练与推理效率。
随着前沿模型进入长链推理、工具调用、代码修复与科研任务，一个关键缺口随之显现：模型不断生成和修改候选，但“新状态是否真的更可靠”不能只由模型自己判断。
一直以来，在Transformer架构中，注意力（Attention）与前馈网络（Feed-Forward Network，FFN）被认为是两个功能不同且互补的模块： 前者让词元（Token）彼此交互，后者对每个词元进行非线性变换。