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视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型已成为端到端自动驾驶的主流技术路线，但基于自回归（AR）解码的现有架构面临双重结构性瓶颈：其一，逐 Token 串行生成导致推理延迟随序列长度线性增长，严重制约实时部署；其二，训练阶段依赖真实前缀的 teacher forcing 机制，使模型在推理时暴露于自身生成的误差之上，引发长时序累积的曝光偏差（exposure bias）。
图像生成模型正从「会创作」转向「可操作」。
史无前例，OpenAI真的停手了！刚刚，奥特曼亲自官宣，「OpenAI暂停下一代旗舰模型的强化学习训练，为期两周」。官方给出停更的原因是：要确保安全、对齐和监控标准，能跟得上眼前这个全新的能力水平。
一批纸质书被买下，送进仓库。
从物理视频生成到运动迁移，再到可控世界建模。
端到端策略模型在物理世界频频失灵，研究者转向 “大模型智能体 + 工具调用” 自救，试图在动态物理世界中持续学习。然而，这条在线学习路径在物理世界仍未真正走通。
给AI一句“生成一款坦克大战游戏”，代码很快跑了起来。
就在刚刚，SemiAnalysis的一个内部播客，曝出了不少猛料。据悉，Anthropic新模型Mythos 2已经训练完成，但惨遭雪藏。现在，Anthropic正用Mythos 2生成的数据，去全力冲刺Mythos 3！
机器人走出实验室后，训练数据不再只是 “多不多” 的问题：环境能否覆盖真实世界的尺度、遮挡、接触和运动，直接决定策略能否落地。Real2Sim 因此重新受到关注 —— 如果普通视频也能变成可交互的仿真场景，采集成本会比人工建模或专用设备低得多。
刚刚，闭源RSI的钦点严父来了！