传统的 AI 购物助手更像是一个任务完成机器：接到指令，搜索，下单。他们或许能跑通流程，却完全无法理解用户为何在最后一刻因为一条关于 “夹耳朵” 的差评而放弃支付。简而言之，传统的电商 Agent 只是任务导向的（task-oriented），而不是模拟导向的（simulation-oriented）。为此，来自亚马逊（Amazon）的研究团队提出了名为 Shop-R1 的训练框架 。
近日，影溯正式发布并开源世界模型 InSpatio-World，综合性能优异，在李飞飞牵头的权威世界模型榜单 WorldScore-Dynamic 中，力压其他实时 / 交互级推理速度的世界模型。它彻底摒弃了烧钱低效的纯 2D 视频路径，凭借更具第一性原理的 3D 空间架构，带来了可实时交互的动态世界。
2026年，AI成了科学家的新战友：从三个晚上破解40年优化难题，到18分钟重现黑洞隐藏对称性，ChatGPT正把前沿发现速度提升数倍乃至数十倍，科学加速的时代已然来临！
众所周知，Cursor作为模型提供商，早期还靠供应Claude模型狠狠吸了一波粉。结果现在，它自己搞出了一款编程模型，而且转身就把Claude拉下马了——其最新编程模型Composer 2，不仅能力超越Claude Opus 4.6，关键是价格降了非常多。
我们也在 Claude Code、本地部署的龙虾里，都接入了 MiniMax M2.7 模型，以及 MiniMax 提供的 MaxClaw，然后把真实的开发过程中遇到的 Bug、枯燥的金融数据，还有大量的长流程任务统统交给它。
没有农民，没有农机手，甚至没有一个人站在田间地头。
EmoStyle 由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组独立完成，第一作者为杨景媛助理教授，第二作者为研二硕士生柏梓桓。深圳大学可视计算研究中心（VCC）以计算机图形学、计算机视觉、人机交互、机器学习、具身智能、可视化和可视分析为学科基础，致力前沿探索与跨学科创新。
GTC 2026现场，老黄直接怒怼玩家：他们完全不懂AI！
当人们谈到“世界模型”（World Models）时，很多人会首先想到近年来迅速发展的生成式视频模型。
在机器人领域，扩散策略（Diffusion Policy）已经成为了标准模仿学习策略和 VLA 动作生成范式，但其「从随机噪声中迭代解噪」的机制带来了不容忽视的推理延迟。如果机器人不再从随机高斯噪声开始「盲猜」，是否可以基于「刚刚做了什么」来预测「下一步做什么」呢？
