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694,000 次浏览。 一篇 X Article，发布三天，将近 70 万阅读量。不是 Elon Musk 的推文，不是某家大公司的公告，是一个叫 GRITCULT 的账号，写的一篇叫《营销已死，Distribution Engineer 万岁》的长文。1.5K 点赞，235 次转发，55 条回复。
大多数世界模型工作默认：只要学到一个好的 latent dynamics，问题就解决了。 但这个假设本身是可疑的——什么样的信息，才足以支撑一个可预测、可传播的动力学？ 本文从信息论出发，重新审视这一前提。
跨设备联动玩明白了。
4月21日，OpenAI正式上线Chronicle研究预览版。Chronicle藏在Codex平台里，但它干的事跟写代码没半毛钱关系。它在后台默默运行，持续读取你的屏幕内容、你打开的文件、你浏览的网页、你写到一半的文档。
「学术铁幕！连 ICLR Oral 都给 desk-reject 了。」
近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
养龙虾最怕什么？上一秒喂财报，下一秒全上云！刚刚，无问芯穹推出全模态「龙虾盒子」InfiniClaw Box，文字、语音、视频全模态无死角加密，让云端满血AI为你贴身打工。
近年来，Decision-Coupled World Model 与 Model-based RL 在机器人领域取得了显著成功。通过学习环境动力学模型，智能体能够在内部模拟未来，从而进行规划与决策。但当系统从单机器人扩展到多机器人时，问题开始变得棘手。
FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
长上下文推理已经成了VLM/LLM的默认形态。