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不知道大家还记不记得，去年 3 月，AI 大牛 Karpathy 发过一条推文。大体意思是说：现在的大多数内容仍然是为人类编写的，但未来，读取这些内容的可能就不是人类而是 AI 了。因此，从现在开始，我们就要考虑怎么把文档写得对 AI 更友好。
还得是咱国产世界模型牛！
本文综合北京大学王选计算机研究所发布的 ProactiveVideoQA 和 MMDuet2 两篇论文，介绍视频多模态大模型如何实现 “主动交互”—— 在视频播放过程中自主决定何时发起回复，而非等待用户提问。ProactiveVideoQA 提出评估指标和 benchmark，MMDuet2 则通过强化学习训练方法实现了 SOTA 性能，无需精确的回复时间标注即可训练出及时、准确的主动交互模型。
最近，AI 圈子里又冒出一个新词：Harness Engineering。
大模型能否预测未来？UniPat AI构建了一套完整的预测智能基础设施，Echo，包含动态评测引擎、面向未来事件的训练范式和预测专用模型EchoZ-1.0。在其公开的General AI Prediction Leaderboard上，EchoZ-1.0稳居第一，并在与Polymarket人类交易市场的直接对比中展现出显著优势。
要论整活儿，还得是何同学。
Karpathy给一支平均年龄25岁的「叛军」站台，红杉和GV连眼都不眨就拍出1.8亿美金。这群人放话：要么把效率干得比人脑高10倍，要么看着AI把地球烧干！
最近，harness engineering 又成了继 prompt engineering、context engineering 之后新一代的 buzzword。
想象一下：你精心调教了两周的 OpenClaw，自信满满地跑了一组 Benchmark——结果发现全球排名 387 位，前面那位用的模型跟你一样，但分数比你高 40%。你想不想知道他到底配了什么 Skill？
在GitHub上上线没几天就冲到5.4k stars的3D建筑编辑器开源项目——Pascal Editor。设计软件咱见的不少，但跑在浏览器里的还是有点新鲜，我帮大家浅浅总结了一下Pascal Editor的一些核心亮点：