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LLM Agent 做长任务时，真正让人头疼的往往不是模型不会推理，而是上下文开始失控：前几步还很清楚，后面就忘约束、丢状态、重复试错，最后把任务跑成事故现场。
今天一早，谷歌又发新模型了！
在图像到图像翻译（Image-to-Image Translation, I2I）这个任务上，扩散模型过去几年几乎形成了一套默认逻辑：先把输入图像和噪声混合，再一步步去噪，把目标图像 “还原” 出来。
机器人视觉语言动作（Vision-Language-Action, VLA）模型越来越多地开始展示叠衣服、倒茶、做咖啡等复杂操作。但是，今天的大多数 VLA 更像 “展台机器人”。
视频制作行业正在经历一场革命。
在南加州大学，王越的 PSI Lab（Physical Superintelligence Lab）是过去两三年里具身智能方向上升最快的年轻团队之一。
几经波折之后，我们终于将手里的几台 iPhone 都更新到了 iOS 27，体验到了五年以来最重大的一次 Siri 更新。
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
在交互式虚拟世界和具身智能快速发展的今天，高质量 3D 资产已经不再只是 “看起来像” 就足够。一个柜门不仅要有柜门的外观，还需要知道绕哪条轴旋转；一个按钮不仅要有按钮的形状，还需要具备 “按下 / 弹起” 的状态；一个抽屉不仅要有完整几何，还需要拥有滑动方向、运动范围、材质和质量等物理属性。该研究已被 ICML 2026 接收。
这是蒂姆·库克主持的最后一届苹果大会。