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当机器人拥有多个摄像头，它看到的世界是否仍然保持一致？

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训练一个顶级文生图模型，到底需要多少钱？

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人类可以轻松想象一个还没做出的动作会带来什么：手一松，杯子会掉；往前一推，抽屉会合上。动作尚未发生，大脑已经预演了可能的结果。对机器人来说，具身世界模型（Embodied World Model）会根据当前观察和未来的动作，预测动作执行后的未来画面。

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别无脑把Opus 5推理强度拉到max当冤大头。

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让 Agent 上网查资料，已经不算新鲜事。

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就在刚刚，全球首个3万亿参数级开源模型Kimi K3正式开源！https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/tree/main。Moonshot AI宣布，发布Kimi K3的模型权重、技术报告，并开源支撑Kimi K3模型训练的关键Infra技术：MoonEP、FlashKDA和AgentEnv。

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过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）几乎成为实时3D场景重建与新视角合成的“默认答案”。

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一个前沿模型，被要求随机生成一个奇数。

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上周，龙虾之父Peter Steinberger 发了一条推文：我们还在讨论 Loop，还是已经转向 Graph 了？

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刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》，来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent，也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作，下面尽量少堆术语。