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最近几个月，AI 视频赛道开始热起来了： Seedance2.0 发布后，AI 视频进入可用阶段，MiniMax H3 发布后，以 1/4 的价格，把 Seedance 2.0 的成本打了下去，AI 视频成本进入平价时代。
Seedance 2.5 让我这个半吊子的AI视频创作者都能上瘾玩上一个多月，就不用再多余说表现有多强了吧。
AI 视频，正在变成一个可以边播、边演、边改的实时系统。
想象一下这个场景：一场多人线上会议，有人说话时画面自动聚焦到发言者；一段综艺素材，后期系统能自动识别谁在讲话并生成字幕；一段监控录像，系统能在人群中持续追踪正在说话的那个人。
零样本学习的目标，是让模型识别训练时从未出现过的类别。
OpenAI的GPT-6 Sol已在API中被发现并处于内部测试阶段，预计本月与Anthropic的Opus 5.2同期上线，实测显示其性能逼近GPT-6 Astra但调用成本更低；OpenAI核心研究员Noam Brown在播客访谈中透露，公司已将AI递归自我改进（RSI）确立为第一优先战略目标。
刚刚，生数上线了最新的 实时视频模型 S2，输出提高到 720p，保持 25—42 FPS，包含下面两款：
Agent爆发时代，我们需要什么样的AI计算底座？
过去两周，AI圈最让人坐不住的三个字母，就是RSI。
真实家庭任务往往从「不完整的信息」开始：机器人不知道目标在哪里，用户也未必能一次说清自己想要什么。面对「帮我从餐桌上拿点零食」这样的模糊指令，机器人不仅要主动寻找候选物体，还要在发现面包和多个甜甜圈后进一步询问用户，确认究竟该拿哪一个。