EgoTwin 是一个基于扩散模型的框架，能够以视角一致且因果连贯的方式联合生成第一人称视角视频和人体动作。生成的视频可以通过从人体动作推导出的相机位姿，借助 3D 高斯点渲染（3D Gaussian Splatting）提升到三维场景中。

一方面，我们希望机器人能够学习到多样化、高动态、接触丰富的人类动作知识，具备通用性。另一方面，我们也希望机器人具备在线动态的适应性，能够克服sim2real的差距，以及在不同场景下灵活调用这些“技能包”，具备抗干扰的能力。

今年三月底，React 发布了 v19.1。半年后，10 月 1 日，React 团队又带来了 React 19.2。虽然这是一次小迭代，但里面的几个新特性都很实用，尤其对 复杂交互、性能优化、以及服务端渲染（SSR） 场景有不少帮助。

这次 macOS 26 卡顿，就是因为系统底层的渲染机制变了，Electron 老做法顶不住。如果你在维护 Electron 应用，现在就去翻一下 ​​package.json​​，看看是不是该升级 Electron 了。别等用户来吐槽“怎么一用就卡死”，再去补锅。

在软件开发、推理能力上更锋利，对重数学任务也罕见地稳。别家模型走几步就绊倒的多阶段任务，Sonnet 4.5 能把 30+ 小时的多步骤流程稳稳跑完——这在业内几乎闻所未闻。

在Anthropic的内部测试中，Claude Sonnet 4.5从零开始，独立完成了一个类似Slack的企业级聊天应用——包括数据库配置、域名注册、安全审计，整个开发流程一气呵成，总共写了大约11,000行代码。

在订单处理系统中，如果一个类同时承担订单计算、库存扣减和日志记录这三项职责，当库存逻辑需要支持分布式锁时，开发人员在修改库存扣减逻辑的过程中，就很可能不小心影响到订单总价计算的逻辑，牵一发而动全身，导致程序出现难以排查的问题。这就是因为这个类违反了单一职责原则，承担了过多的变化原因。

Python社区为我们提供了一个强大而简洁的工具——py3dbp。本文将带您深入了解这个库，并通过一个实际案例，展示如何从零开始解决一个装箱问题，并最终创建一个直观的动态装箱过程GIF。

Anthropic宣布任命前Stripe CTO Rahul Patil为新任首席技术官，此次换帅旨在强化Anthropic的AI基础设施，以应对Claude产品快速增长带来的算力和能耗压力。同时，也是为了面对OpenAI和Meta数千亿美元级的基础设施投入而进行的一次战略调整。

Sora 2火爆全球！上线不到24小时便冲上苹果商店榜单前三，凭借「1换4」邀请码机制和「Cameo自我上传」玩法，引爆社交传播。奥特曼亲自下场，让邀请码成为稀缺资源，被黄牛炒至175美元。Sora既带来全民狂欢，也引发OpenAI内部争议。

本文探讨论文《语言模型为何会产生幻觉？》中的五个发现。本文就语言模型幻觉的成因和持续性提供了几个富有洞察力的总体启示，我们将逐一探讨其中的五点。