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近年来，3D 生成模型在几何质量和渲染效果上进步很快。从 Mesh 到 NeRF、3D Gaussian Splatting，生成一个外观完整的三维物体已经不再困难。现有不少 articulated 3D generation 工作，更多关注的是从输入中生成一整套可动 3D 资产，包括物体几何、部件划分以及关节结构。
互动娱乐再度升温。
团队盯住的是一个很实际的问题：Agent 明明保存了项目计划，预算更新后却仍按旧版本行动；看过环境截图，下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新，还是找到了证据却没用上？
「全球只有大约5,000人，真正见识过顶尖AI的能力。」这是Andrej Karpathy近日分享的一个观察。他说，只有站在漏斗顶端的那一小撮研究者，才能看到数千个AI Agent长时间协作、昼夜不停地做科研。
Agent在真实任务中出错，工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”：加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills，或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统，就是Agent Harness。
据 The Information 报道，Anthropic 正筹备一款尚未公布的新模型，据称其推理和直觉判断能力超过现有商用模型，并能推断用户未明确表达的意图；Google 正开发 Gemini 4 Carbon，OpenAI 预计未来几周推出 Terra 系列新模型。
刚刚，用AI最会赚钱的英国人出现了！
好家伙！ 有个项目叫 lemo-opuscar，已经1.5K Star了，今天还搞了个大更新—— 短片《Opuscar 98》里所有98个奥斯卡最佳影片场景复刻的风格+提示词+导演执导，全部公开。
谷歌，终于把这块最硬的骨头啃下来了。
让大模型回答一道数学题，通常还能拿标准答案判断对错。可如果问题换成「梳理一个领域的研究进展」「比较几种技术路线」或者「给出有依据的专业建议」，怎样才算答得好？答案没有唯一版本，遗漏关键事实、混淆概念、论证不充分，都可能藏在一段看起来很流畅的文字里。