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浙大联合微软亚洲研究院最新提出的World-R1，不改架构、不要3D数据，纯靠强化学习就让视频生成模型学会了“理解”三维世界。World-R1 的出发点很简单：预训练的视频模型里面已经有 3D 知识了，只是“沉睡”着。用强化学习把它叫醒就行。
今日，百度推出新一代基础模型文心5.1。百度称，文心5.1将总参数压缩至约1/3、激活参数压缩至约1/2，使用业界同规模模型约6%的预训练成本，实现同级别模型基础效果领先。不过，百度并未明确说明这一“6%成本”的具体对标模型范围与口径。
刚刚，xAI再失一名华人大将。就在今天，预训练负责人庄钧堂官宣了自己的离职消息。此前，庄钧堂已经在xAI工作了两年。这期间，他主导了从Grok 2到Grok 5的全系列预训练，同时负责Grok在X和Tesla上的语音模型及xAI企业API模型。
LenVM将长度建模提升到token级别，开辟可扩展价值预训练的新维度——3B开源模型精确长度控制全面击败GPT-5.4、Claude-Opus-4-6等顶级闭源模型；相同token预算下推理准确率提升10倍（63% vs 6%）；沿模型规模、数据量、采样数三轴无饱和scaling的value pretraining
弹性 AI 预训练已经推进到了下一个前沿！没有意外：来自谷歌。据介绍，他们提出的 Decoupled DiLoCo 是一种革命性的分布式训练技术，能够利用全球各地的异构硬件进行训练，并且即使当硬件发生故障时，系统也不会停止运行！
一年前，DeepSeek R1 横空出世，人们才意识到，真正让模型产生推理能力质变的，不必是更大的预训练规模 —— 后训练，用强化学习、过程奖励、闭环反馈，以极低的代价解锁了原本需要数倍算力才能触达的能力边界。
Cursor套壳Kimi这事还没完…… 最新消息，Cursor放出Composer 2技术报告，力证自己还是有在“自研”。（doge） 不是纯套，而是有技术地套、循序渐进地套。用的方法，还是他们一开始就强调的预训练+强化学习。
3 月 20 日，知名 AI 代码编辑器 Cursor 高调发布了所谓的编程模型 Composer 2，结果被网友质疑「套壳」 Kimi K2.5。而从官方口径来看， Composer 2 的性能简直是降维打击：全基准大幅领先前代，首次引入持续预训练，叠加大规模强化学习，能解决需要数百个操作的高难度编程任务。
Karpathy让AI通宵干活，自己去蒸桑拿了。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。