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伟达H100显卡，数据中心守卫森严得像军事基地，哪是那么容易被AI黑进去还能常驻下来的？ 但这两位研究员干了一件特别骚的事。 他们压根没去打顶级数据中心的主意，而是直接去市场上买了 15台售价只有55美元（大概300多块人民币）的山寨安卓电视盒子 。 这些盒子的配置极其简陋，每台只有可怜的4GB运行内存，跑着厂商八百年不给安全更新的开源安卓系统，平时放个4K视频可能都卡成PPT。 然后，研究员把一个 26B参数的模型（Gemma4-26B-A4B） 切成了很多小碎片，用类似Petals的去中心化分布式推理技术，把模型的不同层拆开塞进了这15台电视盒子里。 15个廉价的电视盒子连在同一个局域网里，每台只负责处理两层网络，就这么硬生生把一个260亿参数的模型给跑起来了。 15台被扔在客厅角落、积满灰尘的山寨电视盒子，平时连放视频都卡顿，但在暗地里，它们通过局域网悄悄咬合在了一起，在微弱的电流声中，共同撑起了一个具备完整思考和编程能力的AI大脑。 更要命的是现实里的物联网络规模。 安全历史上有一个著名的僵尸网络叫Kimwolf，在巅峰时期感染了超过 200万台设备 ，大部分就是这种山寨安卓电

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环境，推开的箱子必须留在原地，封堵的通道必须不能通行，后续的一切动作都要被这些物理变化持续约束。 当前的两条主流技术路径各有局限： 传统的代码/游戏引擎环境 ，状态精准、规则透明，每一次物理碰撞都清清楚楚。 但短板在画面：程序化搭建的场景往往只有粗糙的几何白模和重复贴图。要想让成百上千个开放场景都拥有逼真的光影质感，所需的美术建模和工程投入是个天文数字。 以视频生成为核心的世界模型 （如各类视频大模型），固然能生成令人惊叹的高清画面，也能随动作生成后续帧。 但问题在于，物理信息完全隐式藏在神经网络的记忆中，无法提供一个可查询、可干预的明确状态。你想查看杯子里还剩多少水、想让机械臂拧紧螺丝、或者制定一套严格的任务裁判规则，在单纯的视频黑盒里寸步难行。 MirroS的解法表现为： 让两者各司其职，物理交给代码，光影交给神经模型。 在AgentGarten中，一次标准的交互闭环是这样运转的： 智能体给出动作指令；代码环境立即计算物理碰撞与状态更新，并从智能体的第一人称相机视角，导出一份轻量的“几何草图”（即空间深度或表面法线）； 随后，神经渲染器读取这份几何草图，结合此前的视觉记忆，瞬间渲染

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据集」 ，就把一众高手给卷了下去。 这代表着VPP2模型本身足够强，性能提升来自预训练，基座足够泛化，因此不靠外挂增强策略，不靠扩充数据「刷分」。 不是，哥们儿，这么夯的模型到底是怎么练出来的啊？？？ 我们往技术路线里扒了扒，你别说，VPP2这次的突破，还真有点东西。 它瞄准了世界动作模型的一道老大难问题：预测错了，动作就跟着错。 VPP2给出的解法，是先把视频预测能力练到足够强，再让机器人在陌生环境里真正动起来。 从预测到行动，两种泛化能力一起提升。 从目前披露的多项测试结果来看，VPP2已经成为世界动作模型WAM赛道中，最有竞争力的选手之一。 具身智能行业有个挺尴尬的现象。 机器人Demo越做越炫，模型榜单分数也越来越高，但真要问一句，谁的机器人更聪明、更能干活？ 还真不好回答。 比如让机器人抓杯子。在训练时见过的桌面上，它可能百发百中。结果换个杯子、挪下位置，立刻开始怀疑人生。 更别提那些需要连续执行多个步骤的任务了。 这也是为什么，RoboDojo这套评测值得关注。 它的目标是为具身智能建立统一、可复现的评测标准，仿真测试 包含42项双臂操作任务 ，覆盖泛化、精准操作、长程任务

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并不意味着它们捕捉到了真实的因果关系。这样的模型何时能可靠到足以指导实验设计，也仍是一个未解的问题。这是团队的长期目标：AI智能体将使用JEPA-Anything提出并排序实验，然后将结果反馈给模型。代码和模型已公开。 LeCun于2022年提出JEPA，作为生成模型的替代方案。2025年6月，Meta发布了V-JEPA 2，这是一个拥有12亿参数的JEPA视频模型，无需额外训练即可在陌生环境中控制机械臂。2025年11月，LeCun与Randall Balestriero随后推出了LeJEPA，这是一个旨在无需常规变通手段即可保持训练稳定的理论基础。LeCun目前正通过其初创公司AMI Labs推进这一方法，该公司于2026年3月融资超过十亿美元，用于构建世界模型。 Google Deepmind已于2025年10月在实验室中测试了一个由AI生成的癌症假说。其基于Gemma的模型C2S-Scale 27B提出使用药物silmitasertib使肿瘤细胞更容易被免疫系统识别，而利用人类细胞模型进行的实验证实了这一预测。Google Deepmind的多智能体系统Co-Scientist

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入了一个分类器，将每段对话归类为工作、个人或课业。在此，我们将这一划分应用于 Claude 对话中产生的产物（图 2.2）。 某些类别的产物几乎总是个人用途。在生成创意写作、指导和食谱的对话中，超过80%被归类为个人用途。在各类别内部，个人用途与工作相关用途可能看起来差异很大。例如，个人创意写作以同人小说、世界观构建和诗歌为主；其中13%与工作相关，主要以短视频脚本、编剧和演讲稿的形式出现。最可能与工作相关的类别包括创建营销内容（80%）、创建博客或文章（81%）以及编写数据库查询（82%）。 许多输出同样可能被用于个人和工作目的，包括制定计划或策略（44% 与工作相关，49% 用于个人）或翻译（42% 用于工作，44% 用于个人）。例如，最常见的个人规划类产物包括旅行行程和健身计划，而工作相关计划则大多涉及创业或内容策略。 最后，课业类产物的典型代表包括撰写学术论文和学位论文、制作教学材料以及数学相关查询，不过其中每一项都有不可忽视的一部分同时属于工作和个人两类。 按用途划分的产物占比按用途分类的特定产物相关对话占比，分为工作、个人和课业三类。 我们也可以反过来问这个问题。与其问每个

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一种模式：首先，模型对人类有帮助。然后，人类对模型有帮助。最后，模型在很大程度上能够自己完成任务。我们已在 网络安全 领域看到了这一点，如今同样的动态也开始在AI与物理世界的交汇处成形。 我们做了什么？ 最初的Project Fetch让Anthropic员工团队（随机分配为使用或不使用Claude）完成以下步骤：使用厂商提供的控制器操作机器狗，连接机器狗的视频和激光雷达传感器，编写并运行程序手动控制机器狗，开发一种监测机器狗在空间中路径的方法，编写程序检测沙滩球，最后将这一切整合起来自主取回球。 在这次自主化更新中，我们无法要求Claude使用物理控制器，也没有评估研究人员使用Claude编程的控制器取回球所需的时间（不过我们确实确认了它能按预期工作）。在其余任务子集上，我们在Claude Code中以最大努力设置使用自适应思考，对Opus 4.7进行了三次试验。我们测量了每个目标的耗时，并对模型的成功进行了定性评估。 我们研究人员的角色仅限于将运行Claude Code的笔记本电脑插入机器狗、输入初始提示、批准命令，以及批准模型进入下一任务。 Claude在哪里表现出色？ 非常简单

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