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刚刚，翁荔（Lilian Weng）又更新博客了！距离她上一次更新《谨慎对待 Scaling Law》还不到 10 天。这一次，她书写的主题是当前大热的 Harness Engineering，聚焦的正是当下 AI 研究最前沿一个环节：当模型本身的智能已经足够强大时，真正决定它能走多远的，或许是包裹在模型外面的那层「Harness」也就是负责编排模型思考、调用工具、管理上下文、评估结果的那套系统。
陈勇超在 x 平台宣布，正式创立 Apex Intelligence（中文名：超衍智能），主攻自主进化基础模型（Self-Improving Model），公司 Slogan 是"Unlock Undiscovered Discovery"（解锁尙被发现的发现），目标是让大模型从复刻人类已有知识，转向自主发现未知规律。
刚刚，DeepSeek 在官方 API 文档里给出了一个 thinking mode 和 tool call 结合使用的样例。表面上看，这只是一个常规的工具调用演示：用户提出问题，模型判断需要调用工具，工具返回结果后，模型再继续生成答案。
中共北京市委教育科技人才工作领导小组正式印发《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026-2028年）》（简称：《实施方案》），成为国内首个覆盖自主实验室、科研智能体、科学大模型、科学数据中心、高价值应用场景等完整体系的AI for Science（AI4S）中长期实施方案。
视频虚拟试衣（VVT）作为电商展示与数字内容创作中的核心技术，已在动态人物换装、服装纹理保持和视频时序连贯性方面取得显著进展。然而，现有方法大多仍受限于固定相机视角，生成结果被动依赖源视频的原始相机轨
以 LeWorldModel（LeWM）为例，它在规划时有一个重要瓶颈：每评估一条候选动作序列，模型都要一步步自回归 rollout。也就是说，LeWM 先预测下一步 latent，再把预测出的 latent 输入 dynamics model，继续预测下一步：
手机GUI Agent正在从「看懂屏幕、点击按钮」走向更复杂的跨App自动化任务：这些任务听起来并不复杂，但对现有手机GUI Agent来说，一个核心难题始终存在：任务一长，就容易忘。
AI视频生成技术迅猛发展，生成内容的逼真度不断提升，现有检测方法已无法满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」新目标，从视觉与语言双视角梳理出四层检测框架，涵盖底层线索、时空一致性、跨模态核验及世界知识推理，强调多层证据耦合与可解释性。
蚂蚁灵波的 LingBot-Depth 2.0，一出手就是王炸——12项世界第一！深扒内幕发现：他们竟然直接抛弃了 DINOv3，从头自研预训练基座，仅用11亿参数暴力干翻70亿大魔王，且宣布重磅开源。
两年后，Fable 5 级 AI，可能就躺在你的笔记本里。就在昨天，全球最大的本地大模型社区r/LocalLLaMA，一张图刷屏了整个AI圈——标题简单粗暴：如果趋势持续，Mythos级能力可能在2年内运行在高端消费级硬件上。