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刚刚，田渊栋创业公司，交出了首个研究成果。田渊栋在X上宣布，其创立的Recursive，在NVIDIA官方的GPU kernel优化榜SOL-ExecBench上拿下了整体和四个子类别的SOTA。
就在刚刚，谷歌闷头干了件大事：把生成图片的扩散模型，拿来写文字了，而且一出手就是4倍加速。 新模型名为DiffusionGemma，它直接抛弃了传统自回归那套“逐Token生成”的打字机模式，而是像“印刷机”一样工作——
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。