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在动画和美术生产中，线稿上色是一个看似基础、却极其依赖细节控制的环节。创作者往往不是简单地把线稿涂上颜色，还需要理解角色身份、遵守局部色块约束、参考前后帧风格，并在连续片段中保持服装、发色、妆容和背景的一致性。
这几天 ox-alpha 用爽了吧...正如很多人猜的那样，这个模型来自智谱，正式名称为 glm-5.3-flash，支持多模态，但很多人没猜到的是：这个乱杀的模型只有 321B，且与 glm-5.3 不同，是完全的新架构
刚把Manus吐回去，Meta转头自己做了一个智能体平台“Hatch”。 小扎这是不甘心啊…… The Information消息称，Hatch功能上强调“给出目标、自动拆解并交付结果”，看着与Manus差不多吧，但非要换个宣传口径叫“消费者版的OpenClaw”。
凌晨2点，一个B站直播里还有两百多人，同时在看一个人反复让DeepSeek跑任务。屏幕上没什么特别的。一个终端，一个Agent，一段不断往下刷的思维链。弹幕却一直没停。
刚刚，北美具身初创Skild AI又发布了全新机器人基础模型S1，直接把机器人上下文学习的任务长度拉到了10分钟往上。这次的S1主打上下文学习（in-context learning，ICL）：无需在后训练阶段专门学习新的操作数据，只需看一段人类示范视频，就能“照猫画虎”，直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。
面对这些问题，通用 AI Agent 往往难以给出基于乐鑫官方资料和专业排查流程的针对性解答方案。为此，乐鑫推出 MCP Server「Espressif Engineering」，将针对不同工程问题整理的专业流程接入 Agent。
华盛顿州柯克兰是西雅图东侧一个富裕的湖畔郊区。这天天气好得近乎不真实，气温在华氏 80 多度，天空蓝得没有一丝杂色。从 Gates Ventures 的会议室望出去，脚下是 Carillon Point 码头，一排昂贵的游艇随着湖水轻轻起伏；湖的另一边，则是勾勒出天际线的奥林匹克山脉。景色漂亮得令人心旷神怡，却又莫名让人有些不安。
这是前OpenAI推理模型一号位Jerry Tworek抛出的最新暴论。他2019年进的OpenAI，一待就是七年。当年强化学习死活scale不动，是他死死咬住不放硬推上去的，o1和o3这两代大杀器都是他亲自带队砸出来的。
北京 X-Humanoid 公司研发的天工 Omni，在 400 米短跑小组决赛中以 45.66 秒的成绩夺冠，身高仅 1.35 米。与人类短跑运动员不同，它全程双臂高举在脸旁边，配合腰髋大幅度左右摆动，看起来完全不像在比赛，更像在逃跑现场捂脸躲镜头。
主持人在访谈里讲了自己的工作状态：他经常同时启动10到15个Agent，每个任务要等30到45分钟。Agent一多，他就得不停切换上下文，记住谁在改哪个项目、哪个任务卡在了哪里。