用文字记住图片，是一种错觉：MemEye用「原图证据」重测多模态Agent Memory
用文字记住图片，是一种错觉：MemEye用「原图证据」重测多模态Agent Memory多模态Agent最容易制造的一种错觉是：它看过图片，所以它记住了图片。
来自主题: AI技术研报
6043 点击 2026-05-27 08:46
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多模态Agent最容易制造的一种错觉是：它看过图片，所以它记住了图片。
说在前面：这又是一篇讲Harness的Survey，你最近可能已经看过了数篇讲Harness的文章、论文，其中还可能包括我上周解读的《Agent Harness Engineering：Agent的底盘工程综述｜CMU、耶鲁、Amazon》。
马斯克深夜官宣：1.5万亿参数Grok V9训练完成，现役三倍！更狠的是，训练数据直接灌入大量Cursor编程交互记录。几乎同一时间，更劲爆的细节浮出水面——训练过程中，xAI往模型里灌入了大量Cursor编程数据。
你的电脑里，或许很快会住进一只会聊天的「小怪兽」。
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练一次要烧 8 张 H100 整整 25 天，RLinf 从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，把训练吞吐拉高近 4 倍——1 个月的活，1 周就能干完。
造AI这件事，现在的主角变成了AI。
机器人看得见，但不一定看得准。
当下视觉生成正陷入一个能力错位困境—— 扩散模型的像素画质已接近完美，但一遇到需要逻辑推理的生成任务就频频翻车。
大语言模型在地图、城市、交通等空间领域的应用越来越广泛。对于这些场景来说，问题往往不只是 “查一个地点” 或 “调用一次路线 API” 就能解决的，而是需要把用户的自然语言问题组织成一段可执行、可验证的地理分析流程。
马斯克在X上发帖透露，xAI自家的Grok基础模型V9-Medium（1.5T）已经完成训练。预计再过2到3周，差不多就能正式对外发布啦：马斯克特意提到，V9-Medium的补充训练中加入了大量Cursor数据，后续还会继续添加。