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DMAD 是什麼？MiniMax-H3 影片生成壓到 4 步，24GB 顯示卡也有研究路線
DMAD 用對抗式蒸餾，把 MiniMax-H3 影音生成縮減到四步，並提供低視訊記憶體模式。本文解析四步的意思、官方範例、LoRA 與硬體需求，說明為何步數變少不等於免費快速生成影片。
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H-JEPA 是什麼？世界模型先學會控制狀態，從看懂畫面走向規劃動作
H-JEPA 把視覺感知與控制狀態分開，使用帶有物理結構的預測器協助規劃。本文用機械手臂例子拆解 JEPA、潛在狀態與模擬測試，說明它和 AI 影片生成有何不同。
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G3T 是什麼？讓 AI 三維重建先認清上下，用重力方向改善長影片對齊
G3T 用重力方向對齊三維重建，並以片段方式處理長影片。本文拆解點雲、相機姿態與 G3TLong，說明研究能做什麼、官方程式如何使用，以及為何重建結果不等於精密測量。
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Meta RankEvolve 是什麼？讓 Claude Code 與 Codex 互查，AI 自動研究更可靠
Meta RankEvolve 把完整程式代理組合成研究流程，讓 Claude Code 與 Codex 互相檢查。本文解析可執行流程規則、推薦模型實驗與錯誤率，說明多代理研究如何避免漂亮分數掩蓋實作缺陷。
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NVIDIA Mid-Harness 是什麼？AI 執行指令前先挑方案，成功率從 50% 到 68%
NVIDIA Mid-Harness 先產生多個候選動作，再由驗證模型選擇執行。本文解析終端代理、八個候選的實驗結果與成本，說明為何多想幾個方案不夠，還需要可靠的判斷。
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Harness Learning 是什麼？AI 不改模型參數，也能從執行回饋改善工作流程
Harness Learning 訓練一個流程提案模型，讓 AI 根據執行回饋修改解題程式。本文解析提案者與解題者分工、測試時調整及研究限制，說明它和一般自我反省提示詞有何不同。
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drawio-skill 是什麼？把文字與程式碼變成可編輯架構圖，AI 畫完還能繼續改
drawio-skill 能把自然語言、程式碼與基礎設施設定轉成可編輯的 draw.io 圖。本文介紹架構圖、來源追蹤、增量更新與圖表檢查，說明它和一般 AI 生圖有何差別，以及如何評估成果。
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Swarms-RS 是什麼？Rust AI 代理框架喊快 400 倍，真正加速的是哪一段？
Swarms-RS 在 X 分享 Rust 與 Python 代理框架的效能比較。本文拆解啟動時間、框架開銷與模型等待的差別，介紹多代理流程、工具整合及選型方式，避免把 400 倍誤讀成 AI 回答速度。
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GitHarness 是什麼？讓 AI 記住需求版本，改規格時不用整份重做
GitHarness 把 AI 代理的需求與工作狀態保存成版本，使用者改規格時能找回仍然有效的成果。本文解析版本記憶、實驗結果與應用限制，說明它如何處理長對話中的過期要求。
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ActiveSaddler 是什麼？讓 AI 代理練對題目，終端任務成功率提高 7.5 個百分點
ActiveSaddler 用失敗模式安排 AI 代理的練習課程，在論文的終端任務測試提高 7.5 個百分點。本文拆解動態課程、測試數字與實際應用，說明為何一直改提示詞，可能不如先改練習題。
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MOSiB 是什麼？讓 AI 代理分工進化，數學準確率從 46% 升到 62%
MOSiB 把 AI 代理的工作流程分成不同專長，再為任務選擇合適路線。本文用白話拆解分支、路由器與論文結果，說明 46% 到 62% 的進步代表什麼，以及企業導入前該如何測試。
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Neuralink 用 5 萬小時腦訊號訓練 AI：部分使用者每週校正 10 分鐘，游標控制刷新紀錄
Neuralink 公布超過 5 萬小時腦訊號的 AI 預訓練進展，部分使用者每週校正約 10 分鐘，游標控制達 11.32 BPS。解析個人模型、游標瞬移與共用模型仍待突破的限制。