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斯坦福开源OpenWAM框架：让世界-动作模型可配置、可比较

斯坦福团队开源 OpenWAM，把视频预测与机器人动作生成解耦成可配置的四种交互方式，并验证了反事实数据对动力学学习的提升。

QF3 用一步预测加坐标级过滤的 Q 梯度来训练流策略，首次让 off-policy 流 RL 从零学人形机器人运动并零样本上真机，训练速度比 FPO++ 快约 10 倍。

Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版，这是一个 1 万亿参数、原生多模态的开放权重模型，官方称本月底放出权重，并正在与安全机构进行真实环境红队测试。

意大利总理梅洛尼向欧盟知识产权局申请将自己的声音注册为商标，并提交了一段四秒的“Io sono Giorgia”录音，目的是在 AI 深度伪造泛滥前先拿到法律层面的“身份所有权”。

PhAI Labs 联合斯坦福、牛津、普林斯顿等机构，把 Yann LeCun 提出的 JEPA 架构拓展成 JEPA-Anything，让同一个“世界模型”原则横跨物理、机器人、气象、单细胞和临床等多个领域；模型还给出一个肝癌联合治疗方案，并在实验室样本和小鼠中完成初步验证。

Reddit 反 AI 社区 r/antiai 上出现一条热帖，发帖人注意到视频里的 AI 生成角色真的在做鬼脸，而不是维持一张僵硬的标准表情。这条内容之所以被讨论，是因为它触碰了一个具体问题：AI 视频生成在面部微表情上的完成度，已经高到让普通观众感到不适。

硅谷投资人正组团前往中国参观机器人工厂，目的不是寻找投资标的，而是实地评估美国机器人创业公司面对的竞争对手。数据显示，中国在类人机器人出货量和核心零部件供应链上已建立起明显优势。

ML4Good 与 EquiStamp 在英国东萨塞克斯举办了首期"欧洲前沿 AI 与法律研讨会"，用五天时间带 19 位来自 12 个司法辖区的资深法律与治理从业者走完整条前沿 AI 流水线——目标不是培养研究者，而是让真正起草合同、审批部署、执行 AI 法案的人看懂技术承诺在哪里失效。

多位 Web 开发教育者观察到，学生用 ChatGPT 等生成式 AI 替代查文档、调试和写作业，逼得教师从"教怎么写代码"转向"教怎么判断代码"。这不是个别现象，而是一场正在课堂里发生的结构性调整。

德国 AI 公司 Aleph Alpha 用 967 个政治敏感议题测试阿里 Qwen、DeepSeek 和月之暗面 Kimi，发现仅有 17% 到 41% 的回答被其评分系统判为“平衡”，其余多为复述官方立场、回避或直接拒答。这再次把“模型价值观由谁塑造”推到采购和开发决策的桌面上。