牛津等團隊提出互動式影片世界模型 Oneira
牛津大學、莫納什大學與布里斯托大學等團隊提出互動式影片世界模型 Oneira,由 Coding Agent 維護的 World State Table 單獨記錄場景中每個物體的 3D BBox 與互動狀態,從而精確改變指定物體,並讓改變後的狀態在後續影片中持續保留。
找到 19 筆
牛津大學、莫納什大學與布里斯托大學等團隊提出互動式影片世界模型 Oneira,由 Coding Agent 維護的 World State Table 單獨記錄場景中每個物體的 3D BBox 與互動狀態,從而精確改變指定物體,並讓改變後的狀態在後續影片中持續保留。
iRTE 2026 即時智慧大會的「對話式 AI 技術專場」將於 10 月 23 日 14:00–17:00 在北京悠唐皇冠假日酒店舉行,主題為「互動即智慧:對話式 AI 與互動模型」,門票限時免費。
Cloud Agent 現在能在執行任務的過程中直接建置互動式畫布,完成後把畫布連結發給團隊即可分享。官方同時開放 Environments API 的 beta 版,可用於以程式設計方式建立和管理 agent 所執行的雲環境。雲環境單個最多支援 300 個倉庫,大型環境的載入速度提升 5 倍;以上更新發布於 10 月 16 日的 changelog。
10 月 23 日在北京舉行的 iRTE2026 即時智慧大會上,聲網創始人兼 CEO 趙斌提出五級對話能力框架,把對話式 AI 分為 L1 一問一答、L2 主動表達、L3 個體認知溝通、L4 群體認知溝通、L5 基於長期關係的深度溝通。他認為即時互動的物件正從人擴充套件到 Agent,需要全球即時傳輸網路、雲邊端聯合推理與全雙工互動支撐,聲網對話式 AI 引擎及 SDK、CLI 等套件面向該場景。同場輝達講了 AV2 編解碼,圓桌涉及個人智慧體與 AI 眼鏡。
8 月低調上線的 AI agent 產品 Instinct 靠簡訊式互動走紅,能代訂 DMV 預約、傳送跟進郵件,如今正面臨 Muse 與 Dots 的夾擊。Instinct 採用僅限邀請、不做營銷、幾乎不設官網的推廣方式,仍迅速成為 AI 圈最受關注的產品之一。隨後兩家實力強得多的公司先後推出功能大致相同的 Muse 和 Dots,這家初創公司能否延續熱度被打上問號。
南開大學聯合阿里雲、清華大學提出 PoS(Progression of States),把智慧體持續互動卻無實質進展的狀態定義為 Belief Trapping,並用顯式信念狀態、Belief Health 檢測與 Trapping-Aware Recovery 打破它。
Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 EmbodiedEvo,讓 Coding Agent 在單個 Playground 場景中通過互動積累程式碼 Skills 與文字 Lessons,凍結經驗後交給新 Agent 在未見場景複用,全程不更新模型權重。在具身評測 RoboDojo 上,它以 45.08 平均分、38.95% 成功率超過所有 VLA/WAM 與 Agent 方法;
Veda 是一個把 AI agent 做進系統層的作業系統,從 UEFI 引導、微核心、驅動到視窗系統與應用全部用 Rust 從零編寫,目前支援 x86-64 PC 與 QEMU。agent 作為系統服務隨開機啟動,可用語音、點選工作列圓環或 Super+Space 喚醒,通過 agentapp 協議原生呼叫應用提供的 70 多個動作,不需要讀屏或模擬點選。
Google 等研究團隊提出 StreamVibe,讓影片智慧體在持續觀察中主動判斷何時、如何介入。團隊建置 StreamVibe-Bench,包含 4,100 個評測樣本、20,546 個幫助點與 183.4 小時影片,覆蓋顯式、隱式與動態三類意圖。訓練用自適應流式監督微調加區域性軌跡強化學習,執行時由 StreamVibe-Harness 維護意圖、任務進度與分層記憶;
OpenClaw 正式發布 v2026.10.1,Agent 現在可在執行任務時主動檢索已安裝的 Skills 並按需讀取完整 SKILL.md,相容的 MCP Apps 也能在聊天區域旁直接開啟互動。該版本彙集 402 位貢獻者的 2425 個 PR、3055 次提交,完整備份新增外接硬碟與 Cloudflare R2 支援,並可定時備份、自動清理舊備份;Mac 桌面應用內建執行環境,新使用者不必再單獨安裝 Node.js。
Floqer 宣布計劃開源其自主客戶知識資料庫,目標 2027 年初發布,需先通過安全審查。該平台用 AI agent 持續調研企業、聯絡人與客戶互動資訊,呼叫 100 多個第三方資料來源補齊信箱與電話,客戶稱潛客調研時間最多縮短 70%。
加州大學聖塔芭芭拉分校、斯坦福等六家機構聯合提出多模態 Agent 記憶評測基準 WorldMemArena,論文已被 NeurIPS 2026 接收。該基準含 400 多項多會話任務、24,258 組問答與 15,595 張影像截圖,把記憶拆成寫入、維護、檢索、使用四個環節來定位失敗原因。初步結果顯示,存得多不等於用得好:M2A 記憶召回率 86.83%,問答正確率僅 50.14%;
小米開源了 AI 桌寵硬體 HachimoDock,軟體原始碼已上傳 GitHub,硬體物料清單、結構件模型與裝配教程在嘉立創公開,自製成本約 150 元。它結合按鍵、搖桿、語音和觸屏,可語音指揮電腦端 Agent(如 Codex、WorkBuddy)並在螢幕上顯示思考、執行、等待確認等狀態,還能借 xiaomi Miloco 聯動智慧家居。內建小狗形象可換成照片或社群數萬形象,使用者能用自然語言分鐘級生成元件;熱度已導致開發板、螢幕等元器件漲價缺貨。
VideoGen-Agent 用 Qwen3-VL-8B-Instruct 做基座,在多輪互動中呼叫檢索、生成與驗證工具,先以 16K 教師軌跡監督微調,再用 8K 提示做多工強化學習。在 600 條提示的 VABench 上,Toolset 1 配置得 75.6 分,比基礎生成器 56.5 分高出 19.1 分;智慧體策略不變、僅升級生成工具後達 86.1 分,人類評估中 84.3% 的判斷偏好該配置。
arXiv 新論文提出 Hybrid Reasoning Agents(HybridAgents),在隱空間推理與文字互動之間動態切換,token 減少 35.5%–54.7%、推理快 1.8–2.6 倍、成本降至 1/2.7–1/3.7,效能平均提升 10.4%。架構上由輕量 HybridLink 完成文字與隱空間模式的切換,連續工作記憶在多輪中保留無損混合上下文,既保留工具呼叫能力,也讓隱空間思考可直接檢查。配套 HybridSFT 與 HybridRL 後訓練演算法;
開源工具 CATT 0.2.1 讓開發者用一個模擬的 Muse/Instinct 助手來測試自己的服務或 MCP。測試者可設定起始條件、審批和成功條件;CATT 會記錄完整互動(含工具呼叫與回應),並對比助手聲稱的結果與實際發生的情況。它支援工具呼叫與命令列訪問、模擬服務審批,並提供基於非官方 Muse 模板的 MCP profile;它可在本地或 CI 中執行,有無 LLM 後端均可。
Mistral AI 公布 Voxtral Small Transcribe 3,稱其在多語言轉寫、說話人分離和上下文偏置三項能力上達到當前最優(state-of-the-art)。該模型能檢測說話人何時結束髮言,使語音 agent 無需等待即可及時回應,面向需要即時語音互動的場景。官方此次只披露能力定位,未公布引數規模、基準分數、價格、許可證或上線時間,也未給出與同類模型的對比結果和開放使用方式。
崑崙萬維 10 月 15 日發布 Matrix-Game 4.0,稱其為全球首個執行在單張消費級顯示卡上的影片大模型遊戲:一張 RTX 5090 即可在 480p 下以 60 FPS 即時執行,按鍵到首幀延遲低於 150 毫秒,視訊記憶體峰值 18.5 GiB。它由遊戲引擎維護世界狀態與互動規則、影片模型負責即時渲染畫面,首次跑通程式碼生成遊戲邏輯到即時渲染的閉環,並同步開原始碼、權重與白模,技術報告已發布。
喬治亞理工與 MIT 團隊提出多智慧體系統 MASCOT,用兩階段訓練緩解多個 AI 角色越聊越像的「角色坍塌」:先讓傾聽者、鼓勵者、分析者等角色分別對齊各自行為,再訓練 Director Agent 選擇下一位發言者與回應策略。在情感對話資料集 ED 上,MASCOT 的角色一致性得分 80.0,比最強基線高 14.1 分,群體互動總分 57.3、提升 5.4 分;40 人盲評中約七成偏好 MASCOT,會議資料集 QMSum 三個子集總體評分也均領先。