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Scalabot公司发布HERON-World Model，首个可预测多智能体交互后果的世界模型，支持基于输入画面与动作指令生成未来状态视频，在物理规律、状态记忆和多智能体协同预测方面表现突出，采用真机、仿真与Ego视频多源数据融合及MoT+MoE混合架构实现高效推演。
文章介绍Code World Model——一种新型世界模型范式，由西湖大学AGI Lab与南洋理工大学提出。该模型将语言模型作为‘大脑’驱动代码维护可执行世界状态，视频模型负责生成视觉画面，实现语义逻辑与视觉表现的解耦，推动可交互视频世界向真实、可控、因果连贯的方向发展。
西湖大学与南洋理工大学团队提出Code World Model，将世界演化与视觉生成解耦：Coding Agent作为‘大脑’通过可执行代码维护持久世界状态并驱动因果演化，视频模型则基于轻量级Proxy条件生成高保真视觉观测，为开放式世界模型提供新范式。
文章分析Model Fusion技术的市场价值，指出其虽能提升模型任务表现，但因计算成本高、延迟大、信息互补性弱及评审不可靠，难以在多数场景中实现正向投资回报；真正可持续的需求仅限于高价值研究、安全评审等低频关键任务，未来多模型系统将更侧重智能路由与动态委派而非默认并行调用。
Anthropic在最新风险报告中首次承认内部运行着代号Model 2的未发布模型，其综合能力略强于已公开的Mythos 5，正大量用于编码、Agent任务和数据生成；报告同时将误对齐风险评级从“极低”上调至“低”，并揭示评测体系已趋饱和，凸显AI能力评估与安全管控的严峻挑战。
Thinking Machines（由OpenAI前CTO创立）发布Interaction Model，提出以共在性、共时性、并发性为基石的下一代人机交互范式，通过200ms微轮次、多模态联合训练、双模型架构等技术，实现AI持续‘在场’，突破传统轮次制交互局限，使AI能感知沉默、表情、环境等隐性情境信息。
Anthropic提出模型规范中期训练（MSM）新方法，通过在预训练后、对齐微调前插入‘读取行为规范解释文档’阶段，使AI理解规则背后的原理而非仅模仿示范答案，显著降低智能体失准率（从54%降至7%），提升泛化鲁棒性，推动AI对齐从行为模仿转向原则理解。
谷歌推出基于Gemini 3.1 Pro的两款自主研究智能体Deep Research与Deep Research Max，聚焦企业级AI分析场景，支持私有数据融合、MCP协议接入第三方金融数据源（如FactSet、标普、PitchBook）、原生图表生成及异步后台任务，通过API向开发者开放，旨在替代初级分析师基础工作，强化在AI编程与自主智能体领域的竞争力。
