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先说说什么是小孩 AI？说实话，我之前还真没怎么关注过。大致指的是：五年级搞智能驾驶，11 岁复刻 Minecraft，15 岁做 AI 创业公司雇了一个 38 岁员工，小学生 AI 编程速成营，AI 启蒙、AI 启智、AI 启辰，「不学编程的小孩会被 AI 时代淘汰」。
AI会用工具了，问题才真正开始…
在大语言模型推理领域，虽然「推测解码」（Speculative Decoding，SD）已成为加速生成的标准配置，但它依然存在一个致命弱点： drafting（草拟）和 verification（验证）之间必须串行进行。
近年来，随着 Sora、Seedance 等文本到视频（T2V）扩散模型的飞速发展，AI 视频生成在视觉保真度与动态表现上已取得突破性进展。特别是近期备受瞩目的 Seedance 2.0，展现出了极其强大的多镜头叙事与复杂分镜控制能力。
随着无需向云端发送敏感数据、以隐私为先的企业级人工智能需求日益增长，SpotDraft 已从高通风险投资公司获得 800 万美元战略 B 轮扩展融资，以扩展其面向受监管法律工作流程的端侧合同审评技术。
视频世界模型领域又迎来了新的突破！
作为得到AI学习圈的主理人，我的日常除了帮大家盯着AI领域的前沿动态，另一项重要任务就是高强度地测评和使用各种AI产品。说实话，在写作这类AI工具上，我经常感到无聊——很多工具生成的文章虽然快，但往往千篇一律。
从单张图像创建可编辑的 3D 模型是计算机图形学领域的一大挑战。传统的 3D 生成模型多产出整体式的「黑箱」资产，使得对个别部件进行精细调整几乎成为不可能。
近日，一家名为 CraftStory 的 AI 初创公司推出了 Model 2.0 视频生成系统，凭借可生成长达五分钟的富有表现力、可媲美专业水准、以人为中心的视频，破解了困扰 AI 视频生成行业长久以来的「视频时长」难题，引起热议，并被视为或将是 OpenAI 的 Sora 和 Google 的 Veo 的强有力竞争者。
多模态大模型（MLLM）在自然图像上已取得显著进展，但当问题落在图表、几何草图、科研绘图等结构化图像上时，细小的感知误差会迅速放大为推理偏差。