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OpenAI发布的GPT-6 Astra在机器人评测中登顶，并凭借跨本体操作、Real-to-Sim、Computer Use及长程任务能力重塑Agent、机器人和AI制药应用，但其速度、幻觉、物理直觉不足及湿实验反馈慢仍构成瓶颈。
Palantir前高管Andy Elder和Arjun Mathur创办的AI建筑设计公司Dream完成1700万美元种子轮融资，由a16z领投，其建筑世界模型已用于美国得克萨斯州和加利福尼亚州10个在建项目。
让故事世界有更多可能。
近期，Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dot 等产品相继推出，让 Personal Agent（个人智能体）再次成为大模型领域的关注焦点。相比传统的对话助手，这类 Agent 不再局限于回答问题，而是能够结合用户的个人背景、历史记忆与应用上下文，主动执行任务并持续推进长期目标。一个更具主动性、能够长期陪伴用户的 AI 助手，正在逐渐成为现实。
早在 1995 年，Michael Wooldridge 等学者便在智能体研究的代表性论文《Intelligent Agents: Theory and Practice》中，提出了智能体的四项核心特征：反应性（Reactivity）、社会能力（Social Ability）、自主性（Autonomy）和主动性（Proactiveness）。
清华大学、英伟达等机构联合推出全球首个流式交互视频生成评测榜单StreamEval，以300个用例评测38个模型，揭示当前模型在连续指令执行和状态一致性方面仍存明显短板。
家人们，上次我写摄像头体感交互应用，评论区有位家人问：“测试视频怎么是个男的？”
1995年，Michael Wooldridge和Nicholas Jennings在《Intelligent Agents: Theory and Practice》中，将自主性（Autonomy）、交互能力（Social Ability）、反应性（Reactivity）和主动性（Proactiveness）列为智能体的四项基本特征。
今天，DreamZero 团队创立的 Dream Labs 正式结束隐身，宣布完成 9000 万美元种子轮融资，同时上线 Dream API：全球首个开放给公众的机器人大脑 API。
随手拍一段街景，镜头在移动，行人在穿行，街道上的车也在开。如果要边拍边重建这个变化的三维场景，麻烦就来了：未来画面还没到，如何分清哪些变化来自相机移动，哪些来自物体运动？随着镜头不断向前，如何将前一分钟重建的街道与后一分钟看到的路口准确拼接，避免场景错位或动态物体留下重影？当视频源源不断地输入时，系统又如何避免重复计算，让重建始终跟得上拍摄速度？