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人类可以轻松想象一个还没做出的动作会带来什么：手一松，杯子会掉；往前一推，抽屉会合上。动作尚未发生，大脑已经预演了可能的结果。对机器人来说，具身世界模型（Embodied World Model）会根据当前观察和未来的动作，预测动作执行后的未来画面。
别无脑把Opus 5推理强度拉到max当冤大头。
让 Agent 上网查资料，已经不算新鲜事。
就在刚刚，全球首个3万亿参数级开源模型Kimi K3正式开源！https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/tree/main。Moonshot AI宣布，发布Kimi K3的模型权重、技术报告，并开源支撑Kimi K3模型训练的关键Infra技术：MoonEP、FlashKDA和AgentEnv。
过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）几乎成为实时3D场景重建与新视角合成的“默认答案”。
一个前沿模型，被要求随机生成一个奇数。
上周，龙虾之父Peter Steinberger 发了一条推文：我们还在讨论 Loop，还是已经转向 Graph 了？
刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》，来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent，也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作，下面尽量少堆术语。
现在的 Agent 将所有的工程线索和垃圾噪音都一股脑扔进 Chat Context 里，缺乏一层独立、结构化的 Engineering State 来做隔离与控制。为了打破这个瓶颈，Valkor 联合浙江大学智能计算与软件研究中心、伦敦大学学院（UCL）软件工程团队正式推出并开源了 loom。
我们想强调的是：智能体 “跑得久”，并不等于 “具备长程能力”。真正的关键，不在于占用更多时间与算力，而在于能否在更长、更复杂、更真实的推理依赖链上持续、有效地行动。长期以来，Autonomous Agent、Self-Evolving Agent 等概念常与长程智能体混用。