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机器人走出实验室后，训练数据不再只是 “多不多” 的问题：环境能否覆盖真实世界的尺度、遮挡、接触和运动，直接决定策略能否落地。Real2Sim 因此重新受到关注 —— 如果普通视频也能变成可交互的仿真场景，采集成本会比人工建模或专用设备低得多。
DeepSeek Harness ，正在成为全球网友的赛博乐高。我们在内部评测时相关标签显示的插件数量不到 300 个。开放之后，据不完全统计，目前 GitHub 上包含 dsh-plugin（DeepSeek Harness 插件）标签的仓库，已经来到了 6000 多个。
过去几年，大模型的发展主线很清晰，比如更大的模型、更多的数据，以及更多的计算。但当模型从回答问题的Chatbot走向能够调用工具、执行任务的Agent，发展主线也开始发生变化。模型不仅要知道，还要在环境中行动，从反馈中判断结果，并在长时间运行中不断调整策略。
测评 AI 这件事，如今越来越难做了。
你有多少工作，是需要「外包」出去做的，比如交给同事或者实习生？
日产7.5万首，播放却不到3%。
过去几年，大模型推理系统优化的核心目标一直围绕一个问题展开：如何让 GPU 更高效地计算权重、激活、KV Cache 等高维张量？从并行策略、请求调度、显存管理到算子优化，学界业界大量优化技术不断提升模型推理效率。
上周我去参加了 WorkOS 在旧金山 Regency Ballroom 举办的 Agent Night Live。说实话，这类活动我参加过不少，很多时候走进去，走出来，脑子里留下的东西并不多。
义父不愧是义父！
OpenAI接连放大招！今天，一条OpenAI内部Slack消息爆出，ChatGPT将迎来一次「史诗级」的性能大换血。从硬核测试数据来看，这次ChatGPT前端性能的优化幅度，夸张到近乎「不真实」：应用加载速度直接飙升94%，堆内存增长减少87.8%，整体内存占用砍掉41.2%。